kernel-density

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    R中的核密度函數給出了不等的x和y分辨率

    我希望你能幫我解決一段時間以來的問題。我需要爲MaxEnt創建一個偏差文件，爲此我使用了本教程：https://scottrinnan.wordpress.com/2015/08/31/how-to-construct-a-bias-file-with-r-for-use-in-maxent-modeling/並將其更改爲我自己的情況。然而，我現在卡住了... 我需要使用kde2d函數來創建一個2
    r raster kernel-density maxent 2017-04-11

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    我在R中有一個內核密度映射，但我希望0的值是透明的。我如何改變顏色，這是可能的？

    我有一個點模式（PPP），我已經做了核心密度估計。 require(RColorBrewer) colfunc <- colorRampPalette(c("white", "black")) 然後創建內核密度圖（先前指定smktppp和W）：： plot(density.ppp(smktppp, 0.5, edge=T), col=colfunc, main="Supermarket Densi
    r plot colors spatial kernel-density 2017-02-25

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    查找內核密度區域

    我一直在使用R軟件包adehabitatHR查找一些企鵝的內核密度等值線，並且一切正常。但是，當我使用mcp或kernel.area查找50％和95％輪廓內的區域時，我得到的估計值非常低。這些鳥類正在旅行30-80公里，但面積估計將回升至3.087401 x 10^-7ha。以前的數據顯示面積估計爲4000-6000ha。 有誰知道可能會發生什麼？ 謝謝！ #please ignore all t
    r gps kernel-density 2017-03-03

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    如何優化numpy中此函數的計算？

    我想在numpy中實現以下問題，這裏是我的代碼。 我試過以下numpy代碼，用於循環的這個問題。我想知道是否有更有效的方法來做這種計算？我真的很感激！ k, d = X.shape m = Y.shape[0] c1 = 2.0*sigma**2 c2 = 0.5*np.log(np.pi*c1) c3 = np.log(1.0/k) L_B = np.zeros((m,)) fo
    python python-2.7 numpy machine-learning kernel-density 2017-04-22

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    python：一個內核密度圖，其中包含單個數據幀中的多列

    我需要製作包含數據幀所有列的多列數據幀的單個高斯內核密度圖。有誰知道如何做到這一點？ 到目前爲止，我只找到了如何繪製一個與seaborn單列高斯內核圖。 ax = sns.kdeplot(df['shop1']) 但是，ax = sns.kdeplot(df)和ax = sns.kdeplot(df['shop1','shop2])都不起作用。 否則是否有一種解決方法，我可以通過將每列添加到eac
    python kernel-density 2017-04-24

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    熊貓直方圖與kde的情節？

    我有一個熊貓數據框（Dt）是這樣的： Pc Cvt C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 0 1 2 0.08 0.17 0.16 0.31 0.62 0.66 0.63 0.52 0.38 1 2 2 0.09 0.15 0.13 0.49 0.71 1.28 0.42 1.04 0.43 2 3 2 0.13 0.24 0.
    python pandas histogram kernel-density 2017-04-26

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    創建邊界到家庭範圍估計（KUD）

    我正在使用adehabitatHR來估計企鵝的家庭範圍。當然，他們不能在陸地上游泳，我一直試圖在海岸線周圍增加一個邊界，以防止KUD增加比可行的區域更多的區域。 我試圖創造邊界的地區是澳大利亞菲利普港灣的北端。目前（非常粗略的）邊界點我有，按順序排列，分別是： -37.9967038 145.0346375 -37.8607599 144.9783325 -37.8341917 144.91310
    boundary kernel-density adehabitathr 2017-03-08

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    在seaborn KDE圖中獲取實際的數字而不是歸一化的值

    我有三個數據框，我在python中使用seaborn模塊繪製了KDE。問題在於這些地塊試圖使曲線1下方的區域（這是他們打算執行的方式），所以地塊中的高度是標準化的。但是有什麼辦法可以顯示實際值而不是標準化值。還有什麼方法可以找出曲線的交點？ 注意：我不想使用scipy的curve_fit方法，因爲我不確定每個數據幀的分佈情況，也可能是多模式的。 import seaborn as sns plt
    python scipy seaborn kernel-density 2017-05-04

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    rpy2傳遞python保留關鍵字參數

    我想通過python使用r的密度函數，並且我必須將'from'，'傳遞給'密度函數的參數。然而，由於'from'這個詞是python中的一個保留的ketyword，我怎麼能實現呢？ 謝謝。 這是迄今爲止的代碼。 r_density=robjects.r('density') f_a = robject.FloatVector(a) r_a = r_density(f_a, bw='SJ', n
    python r rpy2 kernel-density 2017-01-27

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    抑制默認灰度水平在密度（）中的R線

    我想知道是否有一種說法來抑制默認的灰色水平abline（看到圖片下面）隨R中density()？ plot(density(rnorm(1e4)))
    r plot kernel-density density-plot 2017-05-09
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