使用python绘制核密度估计图
使用python绘制核密度估计图
- 核密度估计图介绍
- 效果
- 代码
核密度估计图介绍
核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)是一种用于估计数据概率密度函数的非参数方法。与直方图不同,KDE 可以生成平滑的密度曲线,更好地反映数据的分布情况。核密度估计图(KDE 图)通过将核函数(通常是高斯核)应用于每个数据点,并将这些核函数的和作为密度估计来生成。
效果

代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gaussian_kde# 生成示例数据
data = np.random.normal(0, 1, 1000) # 生成1000个符合正态分布的数据点# 使用高斯核密度估计
kde = gaussian_kde(data)# 生成核密度估计的x值
x_vals = np.linspace(min(data), max(data), 1000)
# 计算核密度估计的y值
y_vals = kde(x_vals)# 绘制核密度估计图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x_vals, y_vals, label='KDE', color='blue')
plt.fill_between(x_vals, y_vals, alpha=0.5)
plt.title('Kernel Density Estimation')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Density')
plt.legend()
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