Im은 이와 같은 밀도 도표를 만듭니다. How to create a density plot in matplotlib? im은 플롯에서 몇 개의 지점에 axvlines를 만들려고합니다. 그리고 가장 큰 피크의 정확한 x 값이 무엇인지 알아야합니다. 나는 루프를 찾을 수 있습니다 :이 BB는 피크의 x 값하지만,이 루프를 할 수있는 시간이 density =
I가 1 × 5 크기의 벡터들로 구성 데이터를하는 pikel 나타내는 각 : 0 <= x <= M, 0 <= y <= N : [x,y,r,g,b], x 및 y가 위치한다. r,g,b은 픽셀의 색상입니다 : 0 <= r,g,b <= 255. 다 변수 Epanechnikov 커널을 사용하여 밀도 추정을 산정하려고합니다. 나는 기본적으로 그것을 수행하는 2 가지
다른 밀도 선으로 구성된 플롯이 필요합니다. 이것은 내장 된 data.fame USArrests을 사용하는 예제 코드입니다 (그러나 훨씬 작음). 나는 그것을 사용하는 것이 좋습니다 바란다? colors <- heat.colors(3)
plot(density(USArrests[,2], bw=1, kernel="epanechnikov", na.rm=TRUE
질문이 있습니다 kde2d (Kernel density estimator). 변수의 동일한 공간에서 두 개의 서로 다른 데이터 세트에 대해 서로 다른 두 개의 kde2d를 계산합니다. filled.contour2 또는 contours와 둘 다 비교할 때 분산 형 플롯의 점 밀도가 낮은 집합 (계수가 10 인 총 점이 적음)이 윤곽선 값의 밀도가 높다는 것을
다음의 간단한 예제는 단일 행렬을 반환합니다. 왜? 그것을 극복하는 어떤 방법? gaussian_kde()가 입력 데이터의 공분산 행렬의 역행렬을 취하려고하면 In: from scipy.stats import gaussian_kde
Out:
In: points
Out: (array([63, 84]), array([46, 42]))
In: gaus
I있어 에지 경우의 R 밀도() 함수의 동작 당황 비트 ...가 가정하는 I은 X와 점 더 추가 = 0을 시뮬레이션 데이터 세트로 변환합니다. 내가 예상하는 것은 밀도 추정이 매우 빠르게 수렴된다는 것입니다. (나는 그 의미에 대하여 ... 의도적으로 모호합니다.) x = 0에서의 델타 함수에 대한 추정입니다. plot(density(c(0,0)), xli
ggplot2 및 stat_density를 사용하여 일부 밀도 플롯을 생성했습니다. 제 동료는 각 곡선 아래의 면적이 1이 될 것이라고 확신하지 못했다고 말했습니다. 그래서 곡선 아래의 면적을 계산하기 시작했고, 제가 한 것보다 더 나은 접근법이 있을지 궁금합니다. data(iris)
p<-ggplot(iris,aes(x=Petal.Length))+
나는 측정 된 트리 지름의 집합을 가지고 있으며 파이썬에서 맨 위에 커널 밀도가 겹친 히스토그램을 플로팅하려고합니다. seaborn 모듈을 사용하면 매우 간단하게 처리 할 수 있지만 음수로 kde를 0으로 지정하는 방법은 찾을 수 없습니다 (나무는 음의 트리 지름을 가질 수 없으므로). seaborn.distplot(C77_diam, rug=True,
나는 역사적인 허리케인 데이터로부터 합성 실현을 생성하려고합니다. 허리케인은 내 문제에서 일련의 설명자 (즉, 폭풍 크기, 폭풍 강도, 폭풍 속도 및 폭풍 표제 - 허리케인이 일부 해안선을 가로 지르는 시점의 값을 참조)으로 매개 변수화되었습니다. 실현은 허리케인 생성 홍수에 대한 확률 론적 예측을하는데 사용될 것입니다. 역사적인 허리케인 데이터는 일부 근