Python SciPy gaussian_kde.set_bandwidth用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.gaussian_kde.set_bandwidth 的用法。

用法:

gaussian_kde.set_bandwidth(bw_method=None)#

用给定的方法计算估计器带宽。

调用 set_bandwidth 后计算出的新带宽用于后续估计密度的评估。

参数 ：：

bw_method： str，标量或可调用，可选

用于计算估计器带宽的方法。这可以是‘scott’, ‘silverman’、标量常量或可调用对象。如果是标量，这将直接用作kde.factor.如果是可调用的，它应该需要一个scipy.stats.gaussian_kde实例作为唯一参数并返回一个标量。如果 None (默认)，什么都不会发生；当前kde.covariance_factor方法被保留。

注意：

例子：

>>> import numpy as np
>>> import scipy.stats as stats
>>> x1 = np.array([-7, -5, 1, 4, 5.])
>>> kde = stats.gaussian_kde(x1)
>>> xs = np.linspace(-10, 10, num=50)
>>> y1 = kde(xs)
>>> kde.set_bandwidth(bw_method='silverman')
>>> y2 = kde(xs)
>>> kde.set_bandwidth(bw_method=kde.factor / 3.)
>>> y3 = kde(xs)

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig, ax = plt.subplots()
>>> ax.plot(x1, np.full(x1.shape, 1 / (4. * x1.size)), 'bo',
...         label='Data points (rescaled)')
>>> ax.plot(xs, y1, label='Scott (default)')
>>> ax.plot(xs, y2, label='Silverman')
>>> ax.plot(xs, y3, label='Const (1/3 * Silverman)')
>>> ax.legend()
>>> plt.show()