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rpy2 传递 python 保留关键字参数
我试图通过 python 使用 r 的密度函数 并且必须将 from to 参数传递给密度函数 然而 由于 from 这个词是Python中的保留关键字 我该如何实现这一点呢 谢谢 这是到目前为止的代码 r density robjects
python
r
rpy2
kerneldensity
python 中的 KDE 具有不同的 mu、sigma / 将函数映射到数组
我有一个二维值数组 我想对其执行高斯 KDE 但有一个问题 假设这些点具有不同的方差 为此 我有第二个二维数组 具有相同的形状 它是用于每个点的高斯方差 在这个简单的例子中 import numpy as np data np array
python
Arrays
kerneldensity
如何将曲线拟合到直方图
我已经探讨了有关该主题的类似问题 但在我的直方图上生成漂亮的曲线时遇到了一些麻烦 我知道有些人可能会认为这是重复的 但我目前还没有找到任何可以帮助解决我的问题的东西 尽管数据在此处不可见 但这里是我使用的一些变量 以便您可以在下面的代码中看
r
Histogram
curvefitting
kerneldensity
densityplot
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
python
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
python
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
python
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
python
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
python
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
python
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
python
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
python
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
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