kernel-density

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Rの小さなデータセットの分布に基づいて大きなデータセットをサンプリングしたいと思います。私はRで比較的新しいので、これが簡単であれば謝罪します。しかし、私はいくつか試みたsolutions。ここにいくつかのサンプルデータがあります。次のように2つのデータセットの # Set seed set.seed(2) # Create smaller observed data Obs <- rn

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私はRでカーネル密度マップを持っていますが、0の値を透明にしたいと思います。これを可能にするために色をどのように変更するのですか？

私はカーネル密度推定を行ったポイントパターン（ppp）を持っています。 plot(density.ppp(smktppp, 0.5, edge=T), col=colfunc, main="Supermarket Density", window=W) Here is my output I： require(RColorBrewer) colfunc <- colorRampPalette(c(

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濃度に基づくプロット内の色が重なっている色

私は時間軸の値を示す線でプロットしたい時系列の大きなデータセットを持っています。例： df.test=data.frame(runif(1000),runif(1000),runif(1000)*2,runif(1000)/2) matplot(t(df.test),type="l",col="black") Iは、時間点を横切る線（複数の線が重なる場合、例えば、色が黒から赤に変化する）の重

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Pythonの密度推定

私はPythonには新しく、2Dサンプルから密度を推定する必要があります。私の最初のアイデアは、私は以下のように実装され、単純なヒストグラム推定器、だった：は num = 10**4 sp = 0.01 subsetf1 = np.random.uniform(0,1,size=(num,2)) # I created this set to test the estimator def

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Python（sklearn）の2次元カーネル密度推定はどのように機能しますか？

私はおそらくばかげた質問を申し訳なく思っていますが、私は今、2dデータのセットから密度を推定するために何時間も努力しています。私のデータが配列によって与えられると仮定しましょう：sample = np.random.uniform(0,1,size=(50,2))。私は（もちろんここでは、2D均一な密度である）サンプル配列から密度を推定するために、パッケージを学ぶscikit scipysを使用し

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データポイントの限界を超えたPython fastKDE

私はfastKDEパッケージ（https://pypi.python.org/pypi/fastkde/1.0.8）を使用して、2Dプロット内の点のKDEを探しています。しかし、私はデータポイントの限界を超えてKDEを知りたいと思っており、これを行う方法を理解することはできません。上記のサイトにリンクされているコードを使用してください。 #!python import numpy as np

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密度（）カーネルエスティメータの矛盾と傷による計算との比較

私はガウスカーネル密度を計算しようとしており、density()関数の知識をテストするために、ゼロから計算して2つの結果を比較することにしました。ただし、同じ回答はありません。私は既存のデータセット xi <- mtcars$mpg で始まり、これを提供 plot(density(xi, kernel = "gaussian")) を次のように、このデータのカーネル密度をプロットするこ

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各クラスの幅と密度を検索します。

したがって、次の各クラスの密度と幅を見つける必要があります。私は解決策を持っているが、私は何かを混乱させる。いくつかの情報源がuppperLimit - lowerLimit = class Widthと言っているので、答えが正しいか正しくないのか混乱していますが、一部はlowerLimit2 - lowerLimit1 = Class widthであるはずです。だから、私のデータと解決策を見て、

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Rパッケージ "mpmi" 2つの連続変数間の相互情報を計算する

パッケージmpmiを使用して2つの連続変数間の相互情報を計算しようとします。私はGutHubに置くソースコードの混乱しています：https://github.com/cran/mpmi/blob/master/src/cminjk.f95 ans = ans + log(s12(i)/(s1(i) * s2(i))) end do ans = ans/lv + log(dble(lv))

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rpy2はPythonの予約キーワード引数を受け取ります

私はrの密度関数をpythonで使用しようとしていますが、密度関数に 'from'、 'to'引数を渡す必要があります。しかし、 'from'という単語はPythonで予約されているketywordなので、どうすればいいですか？ありがとうございます。ここまではコードです。 r_density=robjects.r('density') f_a = robject.FloatVector(a)