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numpy と scipy を使用して、3D 座標情報から密度プロットを生成しています。次のコードで KDE を生成することにより、データの密度プロットを正常に生成できます。

xyz = np.vstack([x,y,z])
kde = stats.gaussian_kde(xyz)
density = kde(xyz)

しかし、この情報を使用して、最大密度の 3D ポイントに関連付けられた座標を見つけるにはどうすればよいでしょうか?

私はもう試した

max(density)

これは、インデックスを見つけることができる値を返します

density.argmax(axis=0)

しかし、そのインデックスを使用して xyz から関連する座標を取得することができないようで、これが正しいアプローチであるかどうかわからないため、空白にヒットしました。

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ここから、使用できます

xyz.T[np.argmax(density)]

データ内の最も密度の高い点の 3D 座標を返す

于 2014-10-05T23:35:19.150 に答える