scipy.stats.gaussian_kde.

set_bandwidth#

gaussian_kde.set_bandwidth(bw_method=None)[Quelle]#

Berechnet den Bandbreitenfaktor mit der angegebenen Methode.

Die neue Bandbreite, die nach einem Aufruf von set_bandwidth berechnet wird, wird für nachfolgende Auswertungen der geschätzten Dichte verwendet.

Parameter:

bw_methodstr, Skalar oder aufrufbar, optional: Die Methode zur Berechnung des Bandbreitenfaktors. Dies kann 'scott', 'silverman', eine skalare Konstante oder eine aufrufbare Funktion sein. Wenn es sich um einen Skalar handelt, wird dieser direkt als Faktor verwendet. Wenn es sich um eine aufrufbare Funktion handelt, sollte diese eine gaussian_kde-Instanz als einziges Argument nehmen und einen Skalar zurückgeben. Wenn None (Standard), passiert nichts; die aktuelle Methode covariance_factor wird beibehalten.

Hinweise

Hinzugefügt in Version 0.11.

Beispiele

>>> 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()

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