如何解决Python 3-Scipy和KDEpy
我正在使用python-3.x,我想使用KDEpy在提供的一组点上评估估计的pdf,但我做对了,
我使用了 scipy.stats.gaussian_kde ,它很好并且在我应用pdf方法时效果很好,因为我对对提供的一组pdf文件进行评估很感兴趣点。
所以问题是,如果我使用KDEpy FFTKDE,如何从scipy.stats.kde中获得相同的结果
这是一个描述我正在寻找的小例子:
from scipy.stats.kde import gaussian_kde
data = np.array([[-1.84134663,-1.42036525,-1.38819347],[-2.58165693,-2.49423057,-1.57609454],[-0.78776371,-0.79168188,0.21967791],[-1.0165618,-1.78509185,-0.68373997],[-1.21764947,-0.43215885,-0.34393573]])
my_pdf = gaussian_kde(data.T,bw_method = None )
my_pdf1.pdf(data.T)
print (my_pdf1.pdf(data.T)) # here we will Evaluate the estimated pdf on a provided set of points
结果是:
[0.24234078 0.22071922 0.23802877 0.22474656 0.25402297]
如何使用 KDEpy FFTKDE
获得相同的结果from KDEpy import FFTKDE
my_pdf2 = FFTKDE(kernel="gaussian").fit(data.T).evaluate()
但是我不知道如何使用pdf方法对与 scipy.stats.kde 相似的一组提供的点进行评估pdf。
解决方法
您可以使用例如创建等距网格numpy.linspace
并将其传递给.evaluate()
:
from KDEpy import FFTKDE
import numpy as np
x_grid = np.linspace(-10,10,num=2**10)
my_pdf = FFTKDE(kernel="gaussian").fit(data.T).evaluate(x_grid)
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