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如何获取 pandas .plot(kind='kde') 的输出
当我绘制我的 pandas 系列的密度分布时 我使用 plot kind kde 是否可以获得该图的输出值 如果是的话该怎么做 我需要绘制的值 plot kind kde https pandas pydata org docs refer
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pandas
matplotlib
kerneldensity
如何更好地拟合seaborn小提琴图
下面的代码给了我一个非常漂亮的小提琴图 以及其中的箱线图 import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib pyplot as plt foo np random rand
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statistics
Seaborn
kerneldensity
violinplot
如何使用 matplotlib 在 python 中绘制 3D 密度图
我有一个 x y z 蛋白质位置的大型数据集 并且想将高占用率区域绘制为热图 理想情况下 输出应该类似于下面的体积可视化 但我不确定如何使用 matplotlib 实现这一点 我最初的想法是将我的位置显示为 3D 散点图 并通过 KDE 对
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matplotlib
scipy
mayavi
kerneldensity
sklearn 中的 2D KDE 带宽与 scipy 中的带宽之间的关系
我正在尝试比较性能sklearn neighbors KernelDensity http scikit learn org stable modules generated sklearn neighbors KernelDensity
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scikitlearn
scipy
kerneldensity
R 函数密度() 的 Python 等效项(即相同的输出)是什么?
在R中 有一个函数叫做density https www rdocumentation org packages stats versions 3 6 2 topics density 该函数的语法是 density x bw nrd0 a
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r
scikitlearn
kerneldensity
R 中任意点的精确核密度值[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我想知道是否有R 基本方法可以在任何所需的点获得精确的核密度 例如 如何获得以下 3 个点的准确核密度X 轴 2 0 2在像下面这样的情节中 set seed 2937107 plot density rnorm
r
kerneldensity
probabilitydensity
densityplot
选择带宽和线性空间进行核密度估计。 (为什么我的带宽不起作用?)
我已关注这个链接 https stackoverflow com questions 35094454 how would one use kernel density estimation as a 1d clustering metho
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machinelearning
scikitlearn
clusteranalysis
kerneldensity
R ggplot2 - 简单绘图 - 无法指定对数轴限制
我正在尝试在 R 中的 ggplot2 中创建一个简单的密度图 这是我的代码 效果很好 d lt ggplot result aes x result baseMeanA d geom density colour darkgreen si
r
ggplot2
kerneldensity
Seaborn KDEPlot - 数据变化不够?
我有一个包含 900 行的数据框 我正在尝试为某些列绘制 KDE 图 在某些列中 大多数值都是相同的最小值 当我包含太多最小值时 KDEPlot 会突然停止显示最小值 例如 以下包含 600 个值 其中 450 个是最小值 并且绘图看起来不
python
Seaborn
kerneldensity
scipy gaussian_kde 和循环数据
我正在使用 scipys gaussian kde 来获取一些双峰数据的概率密度 但是 由于我的数据是有角度的 以度为单位的方向 当值出现在极限附近时 我会遇到问题 下面的代码给出了两个示例 kde 当域为 0 360 时 它会被低估 因为
scipy
Gaussian
kerneldensity
probabilitydensity
从 R 中的核密度估计中获取值
我正在尝试获取 R 中股票价格对数的密度估计 我知道我可以使用它来绘制它plot density x 但是 我实际上想要该函数的值 我正在尝试实现核密度估计公式 这是我到目前为止所拥有的 a lt read csv boi new csv
r
statistics
kerneldensity
模拟已弃用的seaborn distplots
Seaborn distplot https seaborn pydata org generated seaborn distplot html现已弃用 并将在未来版本中删除 建议使用histplot https seaborn pyda
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matplotlib
Seaborn
Histogram
kerneldensity
distplot/kdeplot如何计算kde曲线?
我正在使用seaborn 来绘制数据 一切都很好 直到我的导师问我下面的代码中的情节是如何制作的 import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib pyplot as pl
python
Seaborn
kerneldensity
在巨大的 1 和 0 列表中提取 1 密集区域的边界
我不知道如何表达我的问题 但这里是 我有一个巨大的 1 和 0 列表 总长度 53820 列表的示例 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 可视化如下所示 x axis 元素的索引 从 0
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python3x
list
kerneldensity
使用高斯核估计向量的 pdf
I am using Gaussian kernel to estimate a pdf of a data based on the equation where K is Gaussian kernel data is a given
MATLAB
statistics
Probability
kerneldensity
probabilitydensity
为什么 stat_密度 (R; ggplot2) 和 gaussian_kde (Python; scipy) 不同?
我正在尝试对一系列可能不是正态分布的分布生成基于 KDE 的 PDF 估计 我喜欢 R 中 ggplot 的 stat 密度 似乎可以识别频率中的每个增量波动 但无法通过 Python 的 scipy stats gaussian kde
python
r
ggplot2
scipy
kerneldensity
`plot.密度` 将“xlim”扩展到我的数据范围之外。为什么以及如何解决它?
使用下面的代码 我试图获取不同分布的密度图 dens lt apply df c 7 9 12 14 16 18 2 density plot NA xlim range sapply dens x ylim range sapply de
r
plot
kerneldensity
使用 r 找到双峰分布中的局部最小值
我的数据是预处理的图像数据 我想分开两个类 理论上 希望在实践中 最佳阈值是双峰分布数据中两个峰值之间的局部最小值 我的测试数据是 http www file upload net download 9365389 data txt htm
r
statistics
Kernel
distribution
kerneldensity
将 scipy.stats.gaussian_kde 与二维数据一起使用
我正在尝试使用the scipy stats gaussian kde class把一些离散的经纬度信息采集到的数据进行平滑处理 所以最后看起来有点像等高线图 密度高的就是峰 密度低的就是谷 我很难将二维数据集放入gaussian kde班
scipy
multidimensionalarray
kerneldensity