kernel-density

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    使用R中的核密度估計的熱點地圖

    我有一個城市內的車禍的x，y座標。我想使用R中的內核密度估計來創建熱點地圖。任何人都可以幫助使用代碼？
    r mapping kernel-density 2017-08-15

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    估計並提取來自3D內核密度的點值R

    從R文檔中的以下代碼link我想弄清楚如何爲數據的每個原始點提取單個值（「密度」） frame 這樣，我就可以使用新的列來進一步應用，這些應用程序在3D空間中具有「點」密度。 我看着這個SO問題：link，但該代碼給出了一個51層矩陣..我堅持如何獲得150點值。 在我的情況下，我擔心的是使用三變量例如： fhat <- kde(x=iris[,1:3]) 這是代碼，它給出了一個很好的情節，但
    r 3d kernel-density extrapolation 2017-11-25

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    Python Scipy核心密度估計平滑問題

    對不起，提出一個可能非常明顯的答案的問題，但我有點困惑，以至於如何調整我可以順利與KDE平滑。我的代碼看起來像這樣在Python： kde = scipy.stats.gaussian_kde(c) P_0 = kde(3) P_c = kde(c) 其中c僅僅是一個數字列，我希望做一個整體與上述（這不是太重要了，我在這個問題）。我對於如何改變scipy中的scott/silverman方
    python scipy kernel-density 2017-07-03

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    發行繪製`density`當對象

    想要繪製density對象時，我有一個問題。例如，考慮 require(grDevices) set.seed(43) d0 = density(rexp(1e5,rate=1)) d1 = density(rexp(1e5,rate=1.8)) plot(d1, col="white", xlab = "x", ylab="Density", main = "") polygon
    r plot histogram kernel-density 2017-10-12

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    限制在seaborn x的範圍distplot KDE估計

    假設我們有一個數字0和1之間的一個數組： arr=np.array([ 0. , 0. , 0. , 0. , 0.6934264 , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , 0.6934264 , 0. , 0.6934264 , 0. , 0. , 0. , 0. , 0.251463
    python seaborn kernel-density 2017-08-28

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    繪製的直方圖的R中的反射（即，陰影）（代碼和可視化提供）

    我想知道如果我可以繪製我的「密度直方圖」（即，陰影 [的反射（如下圖中的「藍色」所示）]）（可能）「Base」R？ 請在照片下方看看我的R碼。 這裏是我的R代碼裏面： set.seed(0) ; x = rnorm(n = 1e4) ; den = density(x) plot( den$x , den$y , ty = 'n' , ylim = c(-max(den$y), max(den
    r plot histogram polygon kernel-density 2017-05-26

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    熊貓可擴展的Python正態分佈DataFrame

    我有一個熊貓數據框（下面的代碼），具有星期和星期幾的平均值和標準偏差。我想要做的是提取每週的平均和標準偏差，從這兩個值創建一個隨機正常樣本，然後繪製它。 np.random.seed(42) day_of_week=['mon', 'tues', 'wed', 'thur', 'fri', 'sat','sun'] year=[2017] qtr=[1,2,3,4] mean=np.ran
    python pandas matplotlib gaussian kernel-density 2017-07-21

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    繪製數據樣本PDF的正確方法？

    大家好。所以我知道這一定是非常基本的，但是什麼是適當的，準確的方式來繪製一些示例數據的pdf，你知道來自一些流行。分發，就像你使用rnorm()或rexp()生成它一樣？ 我之所以這樣問是因爲我知道有很多人使用density()，然後輸入到這plot()，但density()功能似乎太武斷是準確的;例如，當它接近來自指數分佈（不具有負值）的數據的負值時，它是不準確的。值。 那麼有人可以推薦我一個更
    r plot probability-density kernel-density density-plot 2017-09-12

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    如何從核密度估計（最好sklearn.neighbors）得到核心？

    我目前正在研究時間序列數據集的一些季節性估計。 我得到的是可能出現在數據集中的頻率/週期的數據集。因此，這有些嘈雜（例如，有些時段實際上應該是「相同的」）[100,98,101,102]。 爲了估計尖銳週期，我試圖估計經由核密度估計（KDE，sklearn.neighbors.KernelDensity）峯如下： import numpy as np from sklearn.neighbors
    python scikit-learn kernel-density 2017-07-25

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    R：如何獲取特定密度估計

    # The Old Faithful geyser data d <- density(faithful$eruptions, bw = "sj") > head(d$x) [1] 1.179869 1.188363 1.196857 1.205350 1.213844 1.222338 我使用density功能{stats}，我想知道是否有可能看到在特定值的密度輸出？例如，目前，我在火
    r kernel-density 2017-08-03
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