kernel-density

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    使用R中的核密度估计的热点地图

    我有一个城市内的车祸的x，y坐标。我想使用R中的内核密度估计来创建热点地图。任何人都可以帮助使用代码？
    r mapping kernel-density 2017-08-15

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    估计并提取来自3D内核密度的点值R

    从R文档中的以下代码link我想弄清楚如何为数据的每个原始点提取单个值（“密度”） frame 这样，我就可以使用新的列来进一步应用，这些应用程序在3D空间中具有“点”密度。 我看着这个SO问题：link，但该代码给出了一个51层矩阵..我坚持如何获得150点值。 在我的情况下，我担心的是使用三变量例如： fhat <- kde(x=iris[,1:3]) 这是代码，它给出了一个很好的情节，但
    r 3d kernel-density extrapolation 2017-11-25

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    Python Scipy核心密度估计平滑问题

    对不起，提出一个可能非常明显的答案的问题，但我有点困惑，以至于如何调整我可以顺利与KDE平滑。我的代码看起来像这样在Python： kde = scipy.stats.gaussian_kde(c) P_0 = kde(3) P_c = kde(c) 其中c仅仅是一个数字列，我希望做一个整体与上述（这不是太重要了，我在这个问题）。我对于如何改变scipy中的scott/silverman方
    python scipy kernel-density 2017-07-03

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    发行绘制`density`当对象

    想要绘制density对象时，我有一个问题。例如，考虑 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的范围distplot KDE估计

    假设我们有一个数字0和1之间的一个数组： 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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    绘制的直方图的R中的反射（即，阴影）（代码和可视化提供）

    我想知道如果我可以绘制我的“密度直方图”（即，阴影 [的反射（如下图中的“蓝色”所示）]）（可能）“Base”R？ 请在照片下方看看我的R码。 这里是我的R代码里面： 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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    熊猫可扩展的Python正态分布DataFrame

    我有一个熊猫数据框（下面的代码），具有星期和星期几的平均值和标准偏差。我想要做的是提取每周的平均和标准偏差，从这两个值创建一个随机正常样本，然后绘制它。 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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    绘制数据样本PDF的正确方法？

    大家好。所以我知道这一定是非常基本的，但是什么是适当的，准确的方式来绘制一些示例数据的pdf，你知道来自一些流行。分发，就像你使用rnorm()或rexp()生成它一样？ 我之所以这样问是因为我知道有很多人使用density()，然后输入到这plot()，但density()功能似乎太武断是准确的;例如，当它接近来自指数分布（不具有负值）的数据的负值时，它是不准确的。值。 那么有人可以推荐我一个更
    r plot probability-density kernel-density density-plot 2017-09-12

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    如何从核密度估计（最好sklearn.neighbors）得到核心？

    我目前正在研究时间序列数据集的一些季节性估计。 我得到的是可能出现在数据集中的频率/周期的数据集。因此，这有些嘈杂（例如，有些时段实际上应该是“相同的”）[100,98,101,102]。 为了估计尖锐周期，我试图估计经由核密度估计（KDE，sklearn.neighbors.KernelDensity）峰如下： import numpy as np from sklearn.neighbors
    python scikit-learn kernel-density 2017-07-25

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    R：如何获取特定密度估计

    # 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输出？例如，目前，我在火
    r kernel-density 2017-08-03
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