我有很多点到map（密度）。 我想将 map 中的级别数修改为较低的数字，因此我不会在 map 中使用多种颜色，而是使用较低的数字： 要设置边框和 plot 我使用此代码的数据： 正如您在 plot 中看到的那样，我有 11 个级别，我如何降低级别以在我的地图（3 或 4）中具有较低的 colors ...
我有一个 pandas dataframe df有两列（ type和IR ）作为这个： 我想要 plot 三个分布（每个type一个）与 IR 的值所以，我写： 但我收到此错误： The following variable cannot be assigned with wide-form dat ...
我有一个值列表，我可以轻松生成一个 kernel 密度 plot，它显示在大约 8 和 17 处有模态峰值。 我知道 matplotlib 正在使用scipy.stats.gaussian_kde来生成曲线，并且通过曲线我应该能够使用scipy.signal.find_peaks来找到固定峰值. ...
我正在使用ggplot2为几个组创建多个变量分布的分面 plot，每个组合都有直方图和密度估计。 这是一个简单的人工示例，其中包含一个组和两个变量： 这给 请注意， a是伽马分布的，因此是非负的。 （在我的实际用例中，虽然我当然不知道感兴趣变量的分布，但我知道其中一些变量存在一定界限。）我想在 k ...
我发现一些估计的 kernel 密度值是负数。 对此的解决方案是将负值设置为 0 并重新缩放 kernel 密度估计并找到最接近缩放后的 KDE 的 pdf。 但我不知道如何重新缩放 KDE。 ...
我在 R 中有以下代码行。library(KernSmooth) bkde(x = x, gridsize = 512L, range.x(min(x), max(x))) Python 的等价物是什么？ 这是bkde的文档 ...
我正在尝试 plot 概率密度 function (PDF) 并通过添加 kernel 密度估计 (KDE) 来使用seaborn.histplot()平滑我的直方图来解决这个问题。 我期待得到这样的东西，其中曲线是用直方图绘制的： 然而，这是我在 Jupyter notebook 中运行上述代码 ...
我在一个简单的系列上使用 sklearn 的 KernelDensity Estimator。 当我尝试安装 KDE 时，如果我使用 'silverman' 或 'scott' 作为带宽而不是浮点数，我会得到“TypeError：'<=' not supported between inst ...
我试图在 map 上突出显示单个 1x1 度网格方块。 它可以突出显示前 1 个方块的各个网格方块，但在突出显示第 4 个方块后，它开始突出显示多组方块，我不确定为什么？ ...
对于 Nadaraya–Watson kernel 回归估计，我们在 R 中使用以下内容： ksmooth(x, y, kernel = c("box", "normal"), bandwidth = 0.5, range.x = range(x), n.points = max(100L, len ...
我测量了每年论文摘要和标题中感叹号的出现次数。 现在，我想使用 kernel 密度估计来显示每个年份的这个数字的分布。 我想 plot 我在另一份出版物中找到的数据 (Plavén-Sigray et al. eLife 2017, https://elifesciences.org/articl ...
我试图提出一个计算，该计算创建一个列，该列带有一个数字，该数字显示该特定位置在 5 英里半径内的密度，即附近是否有许多其他位置。 我想将这些位置与它们自己进行比较以实现这一目标。 我不熟悉实现这一目标所需的数学，并且已经尝试找到解决方案一段时间了。 ...
我按照https://kde-diffusion.readthedocs.io/en/stable/usage.ZFC35FDC70D5FC69D2369883A8EZx7的 2 维密度估计示例进行了 ZFC35FDC70D5FC69D2369883A8EZx7 的密度估计（） 代码如下： 数字图 ...
赏金将在 7 天后到期。 此问题的答案有资格获得+50声望赏金。 Tessa想引起对这个问题的更多关注： 有人，任何人，请告诉我如何真正让它工作。 所以，正如标题所说，我正在尝试计算给定样本列表的值的概率，最好是标准化的，因此概率为 0<p<1。 我在大约 6 年前找到了关于该主题的 ...
参数“atol”和“rtol”默认为0，在sklearn.neighbors.KernelDensity class。 这是什么意思？ 这是否意味着它使用所有数据点来计算可能性？ 当它们不设置为 0 时会发生什么？ ...
如何缩放 seaborn 联合图的边际 kdeplot？ 假设我们有 1000 个“a”类数据、100 个“b”类数据和“100”个“c”类数据。 在这种情况下，边缘 kdeplot 的比例似乎并不相同，因为分类数据的大小完全不同。 我如何使这些相同？ 我制作了一个如下的玩具脚本： ...
我有一个 2d kde plot，其轮廓覆盖在 hexbin plot 上。 我想设置轮廓并将它们显示为百分比。 例如，轮廓与 90% 或 50% 的概率对齐。 有没有简单的方法来做到这一点？ 以下是获得的代码和图，如果有帮助，也可以提供数据： 1 ...
我一直认为计算概率分布上两个值之间的概率会很有用。 虽然没有使用 seaborn 或 matplotlib 的内置方法，但我认为它只需要一些基本的微积分，对吧？ 这是我从有关此主题的文章中找到的一些代码： 这将返回一个收敛于 0.6338 的概率。 这让我很困惑，因为68-95-99.7 规则规定， ...
我正在从密度（内核）function 的点模式（PPP）制作一系列图。 我希望在所有情况下的最大绘制数都是 200，并且只是相应的热图（其中两个图像只有 go 最多 100）。 我无法使用 R 基础 plot 找到解决此问题的方法。 我会很感激建议。 问候 ...
我是 R 的新手，我正在尝试获得一些编码经验。 我有一个相当大的程序，但我似乎无法弄清楚如何编写以下代码。 任何帮助将不胜感激 X ：具有“r”-多列和“n”-多行的数据矩阵 (rxn) x ：具有“r”多个变量的向量 l ：具有“r”多个变量的向量 z_j ：数据矩阵X的“j”列中的所有值 这是 ...