Python中的核密度估计。

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KDEpy

关于

这个Python 3.8+包实现了多种核密度估计（KDE）。通过相同的API实现了三种算法： NaiveKDE、TreeKDE 和 FFTKDE。类 FFTKDE 比其他流行实现表现更佳，请参阅 比较页面。 代码稳定，被实践者和其他软件包广泛使用。

Plot

生成上述图表的代码位于 examples.py。

安装

KDEpy可通过PyPI获取，并可以使用pip进行安装

pip install KDEpy

如果您在Ubuntu上遇到问题，请尝试运行sudo apt install libpython3.X-dev，其中3.X是您的Python版本。

示例代码和文档

以下是一个示例，展示了无权重和带权重的核密度。从下面的代码中，应该可以清楚地了解如何设置核、带宽（核的方差）和权重。请参阅文档以获取更多示例。

from KDEpy import FFTKDE
import matplotlib.pyplot as plt

customer_ages = [40, 56, 20, 35, 27, 24, 29, 37, 39, 46]

# Distribution of customers
x, y = FFTKDE(kernel="gaussian", bw="silverman").fit(customer_ages).evaluate()
plt.plot(x, y)

# Distribution of customer income (weight each customer by their income)
customer_income = [152, 64, 24, 140, 88, 64, 103, 148, 150, 132]

# The `bw` parameter can be manually set, e.g. `bw=5`
x, y = FFTKDE(bw="silverman").fit(customer_ages, weights=customer_income).evaluate()
plt.plot(x, y)

Plot

该软件包由三种算法组成。以下是一个简要说明

  • NaiveKDE - 一种简单的计算方法。支持d维数据、可变带宽、加权数据和多种核函数。在大数据集上非常慢。
  • TreeKDE - 基于树的计算方法。支持与简单算法相同的特性，但在使用无界核函数时，精度会有轻微损失。适用于非均匀、任意的网格评估。
  • FFTKDE - 一种非常快速的基于卷积的计算方法。支持加权d维数据和多核函数，但不支持可变带宽。必须在等距网格上评估，网格越细，精度越高。数据点不能在网格之外。

问题和贡献

问题

如果您在使用该包时遇到困难，请通过创建一个GitHub上的问题来告诉我，我会尽快回复您。

贡献

无论您的数学和Python背景如何，我们都非常欢迎您为KDEpy做出贡献。要贡献，请fork项目，创建一个分支，并提交Pull Request。请遵循以下指南

  • 尽量减少外部依赖。
  • 使用测试驱动开发，每个方法都有测试和文档。
  • 引用文献并实现最近的方法。
  • 除非是瓶颈计算，否则可读性优于速度。
  • 采用面向对象，但要抵制实现许多方法的诱惑--坚持基本原理。
  • 遵循PEP8。

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