python绘制核密度3d图
时间: 2023-06-30 09:04:49 浏览: 88
要绘制核密度的3D图,可以使用Python中的Mayavi库。下面是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import kde
from mayavi import mlab
# 创建测试数据
x, y, z = np.random.normal(size=(3, 10000))
# 计算核密度估计
kernel = kde.gaussian_kde([x, y, z])
density = kernel([x, y, z])
# 绘制3D图
figure = mlab.figure('DensityPlot')
points = mlab.points3d(x, y, z, density, scale_mode='none', scale_factor=0.07)
mlab.axes()
mlab.show()
```
在这个例子中,我们首先创建了一个包含10000个随机数的三维数据集。然后,我们使用Scipy库中的核密度估计函数计算数据集的核密度。最后,我们使用Mayavi库中的函数绘制3D图。
请注意,Mayavi库需要先安装,可以通过以下命令进行安装:
```
pip install mayavi
```
这个例子只是一个简单的演示,如果需要更高级的功能,可以参考Mayavi库的官方文档。
相关问题
核密度估计python代码3d图
以下是Python中使用Scikit-learn库进行核密度估计并绘制3D图的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.neighbors import KernelDensity
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n_samples = 1000
mean = np.array([0, 0])
cov = np.array([[1, 0.5], [0.5, 1]])
X = np.random.multivariate_normal(mean, cov, n_samples)
# 构建核密度估计模型
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.5).fit(X)
# 生成网格点
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 50), np.linspace(y_min, y_max, 50))
zz = np.exp(kde.score_samples(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
zz = zz.reshape(xx.shape)
# 绘制3D图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(xx, yy, zz, cmap=plt.cm.Spectral_r)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Density')
plt.show()
```
运行代码后,将得到一个3D图,其中横轴和纵轴表示数据的两个特征,纵轴表示概率密度值。
核密度估计python代码3D图
以下是Python中使用Scikit-learn库进行核密度估计并绘制3D图的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from sklearn.neighbors import KernelDensity
# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n_samples = 1000
mean = np.array([0, 0])
cov = np.array([[1, 0.5], [0.5, 1]])
X = np.random.multivariate_normal(mean, cov, n_samples)
# 构建核密度估计模型
kde = KernelDensity(kernel='gaussian', bandwidth=0.5).fit(X)
# 生成网格点
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(x_min, x_max, 50), np.linspace(y_min, y_max, 50))
zz = np.exp(kde.score_samples(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]))
zz = zz.reshape(xx.shape)
# 绘制3D图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(xx, yy, zz, cmap=plt.cm.Spectral_r)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Density')
plt.show()
```
运行代码后,将得到一个3D图,其中横轴和纵轴表示数据的两个特征,纵轴表示概率密度值。