小さな入力範囲ではKDEのscikit-learn実装を実装するのに苦労しています。次のコードは動作します。 100に除数変数を増やすとKDEは闘争: import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style('whitegrid')
from sklearn.neighbo
x値の大きな範囲をカバーするデータを持つデータの一部をKDEでプロットするとします。したがって、私はx軸に対数スケールを使用したいと思います。プロッティングのために私はseabornとPlotting 2D Kernel Density Estimation with Pythonからの解決法を使用していました。どちらも一度xscaleを対数に設定すると失敗します。私がx-データの対数をあらかじめ
にkdesuインストール: Sorry - Plasma
KDEInit could not launch 'kdesu':
Could not open library 'libkdeinit5_kdesu'.
Cannot load library /run/current-system/sw/lib/libkdeinit5_kdesu: (/run/current-system/sw/