双轴图首先还是各种准备工作：import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.uni
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2024-01-10 14:12:21
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# Python绘制二元正态密度函数
## 1. 概述
在本文中，我将教会你如何使用Python绘制二元正态密度函数。二元正态密度函数是指具有两个变量的正态分布函数，通常用于描述两个变量之间的相关性。
## 2. 实现步骤
下面是绘制二元正态密度函数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------|---
原创
2023-10-05 16:57:24
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# Python核密度正态直方图
在统计学和数据分析中，核密度估计是一种非参数方法，用于估计随机变量的概率密度函数（PDF）。它通过对每个数据点的贡献进行加权来计算概率密度函数，从而更好地描述数据的分布情况。正态分布是统计学中最常见的分布之一，也是核密度估计的重要应用之一。在Python中，我们可以使用`scipy`库来进行核密度估计，并使用`matplotlib`库绘制正态分布的直方图。
#
原创
2023-10-07 13:32:45
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matlab中提供了核平滑密度估计函数ksdensity(x)：[f, xi] = ksdensity(x)返回矢量或两列矩阵x中的样本数据的概率密度估计f。 该估计基于高斯核函数，并且在等间隔的点xi处进行评估，覆盖x中的数据范围。ksdensity估计单变量数据的100点密度，或双变量数据的900点密度。ksdensity适用于连续分布的样本。也可以指定评估点：[f,xi] = ksdensi
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2023-07-03 17:58:40
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matplotlib之绘制正余弦曲线绘制正余弦曲线 绘制正弦曲线，需要用到numpy函数，生成对应的x-y值，如下代码，可以绘制出基本的正余弦曲线，曲线的线性，线宽，颜色等设置，均是在plot函数内设置的。linestyle设置线型，linewidth设置线宽，color设置颜色，而lable则添加标签。绘制效果如图，接下来借这两条曲线，再说一下其他的设置。import numpy as np
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2023-10-16 19:18:34
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本文介绍两个变量之间的分布图（Draw a plot of
two variables
with bivariate and univariate graphs.）。
本文内容速看
seaborn.jointplot绘制两个变量分布图seaborn.JointGrid绘制两个变量分布图（
更个性化
）目录1、绘图数据准备还是鸢尾花iris数据集：
鸢尾花iris数据集介绍
#导入本帖要用到的库，声
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2024-08-21 16:22:18
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# 科普：Python核密度函数
## 什么是核密度函数
在统计学中，核密度估计是一种非参数密度估计方法，用于估计随机变量概率密度函数的一种方法。它通过在每个观测值周围放置一个核函数，然后将这些核函数叠加起来，对连续分布进行平滑处理，从而得到概率密度函数的估计。
核密度函数的形式可以用以下公式表示：
$$ f_h(x) = \frac{1}{nh} \sum_{i=1}^{n} K(\fr
原创
2024-04-20 05:16:51
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# Python Gamma密度函数的深入探讨
在概率论和统计学中，Gamma分布是一种重要的连续概率分布。它广泛应用于各种领域，例如生物统计学、工程和金融等。在本篇文章中，我们将介绍Gamma分布的基本概念，以及如何使用Python的`scipy`库计算Gamma密度函数，并提供一些实用代码示例。
## Gamma分布概述
Gamma分布是一个参数分布，通常由两个参数定义：形状参数（sha
（主要是记录学习，让自己以后可以记忆）里面参考了别人的算法 在聚类学习中，基本聚类算法我会采取划分方法（基于距离的算法，如K-means，K-medoids）和基于密度的方法（DBSCAN/OPTICS)和高级聚类——基于概率密度的聚类（GMM）。1.划分方法：（1）发现球形互斥的簇（2）基于距离（3）可以用均值或中心点等代表簇中心
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2024-01-04 12:09:06
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# Python 核函数密度函数估计（KDE）入门指导
## 一、引言
在数据科学与统计分析中，核函数密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）是一种非参数方法来估计随机变量的概率密度函数。在本篇文章中，我们将学习如何在 Python 中实现 KDE，包括必要的步骤和相应的代码示例。
## 二、流程概述
以下是实现 KDE 的基本流程。我们将使用 Pandas 和
# Python中的正余弦函数
正余弦函数是三角函数中的两种基本函数，广泛应用于数学、物理、工程和计算机科学中。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库来进行这些数学操作。本文将介绍如何在Python中使用正余弦函数，并通过一些代码示例阐释它们的用法。此外，我们还会使用可视化工具来呈现这些函数的图形特征。
## 正弦函数和余弦函数
正弦函数（sin）和余弦函数（cos）都是以角度为
频谱图：声音频率与能量的关系用频谱表示。在实际使用中，频谱图有三种，即线性振幅谱、对数振幅谱、自功率谱。线性振幅谱的纵坐标有明确的物理量纲，是最常用的。对数振幅谱中各谱线的振幅都作了对数计算，所以其纵坐标的单位是dB（分贝）。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高，以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作自相关卷积，目的是去掉随机干扰噪声，保留并突出周期性信
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2023-12-15 16:46:02
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概率密度函数是概率论核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布，是概率计算的通用表达。研究一个随机变量，不只是要看它能取哪些值，更重要的是它取各种值的概率如何！在实际使用时对应离散化后的频率。也可以这样理解，概率密度函数是数学通用表达的频率，而统计学中的频率是将其离散化后的表达，二者本质上是一致的，所以可用直方图近似理解概率密度函数，我们经常将概率密度函数和直方图画在一起来对照。见下图：
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2023-10-31 19:49:08
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也可以这么写 能量E、功率P的公式中，只和T周期也就是时间和f(t)信号本身有关一、周期信号：无限时间的正弦波，能求出他的面积吗，不能的。那再求出它平方的面积也是不能的，能量是无穷的。那么什么情况能量有限啊，肯定是能求出f(t)面积啊，只有它是无限趋近于0，才能求出来，所以它必须是非周期的，则能量有限，称为能量信号。二、非周期信号 能量谱=能
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2024-01-30 19:21:34
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# Python概率密度函数
## 引言
在统计学和概率论中，概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是描述随机变量在某个特定取值处概率密度的函数。Python提供了丰富的工具和库来计算和可视化概率密度函数，本文将介绍Python中常用的概率密度函数及相关库的使用，以及如何利用这些函数进行统计分析。
## 概率密度函数的定义
概率密度函数描述了随
原创
2023-09-12 04:06:15
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# 如何在Python中实现核密度函数
核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）是一种用于估计概率分布的非参数方法。它可以通过样本数据生成一个平滑的概率密度函数。本文将手把手教你如何在Python中实现核密度函数。
## 流程步骤
下面的表格展示了实现核密度函数的主要步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
# 概率密度函数及其在Python中的应用
在统计学中，**概率密度函数（PDF）**是一个重要概念，它描述了一种随机变量在某个特定取值处的概率分布。PDF的特点是：非负性和归一性，即在整个定义域上，PDF的值总是非负的，且其积分等于1。这使得PDF可以有效地对随机变量的分布进行描述和计算。
本篇文章将介绍概率密度函数的基本概念，提供相关的Python代码示例，帮助大家理解如何利用Python
原创
2024-10-19 05:55:23
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基于JUPYTER的python主流库新手教程(下)
--------------------------可视化篇---------------------------
作者：二马传奇
接着上次的内容下面继续介绍python其他主流库如Matplotlib，Seaborn等，这次的介绍将会偏向于可视化教程3. Matplotlib教程3.1 M
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2024-08-18 13:53:44
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# Python输出核密度函数指南
在数据分析与可视化中，核密度估计（KDE）是一种非常有用的工具，它可以帮助我们更好地理解数据分布。本文将为你介绍如何在Python中实现核密度函数的输出。以下是实现步骤的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 安装必要的Pytho
# 如何实现Python高斯核密度函数
## 流程图
```mermaid
journey
title 教学流程
section 整体流程
开始 --> 理解高斯核密度函数 --> 编写代码 --> 测试代码 --> 完成
```
## 步骤及代码
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 理解高斯核密度函数 |
| 2 | 编写代码
原创
2024-03-08 06:53:04
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