問題タブ [density-plot]

一連のリングに囲まれた中心スポットを持つ円形の回折パターンを作成しようとしています。それを行うには、コードで定義されているベッセル積分が必要です。

私の問題は、コードが実行されるのを 10 分待ったのに何も表示されなかったように、時間がかかりすぎることです。私のベッセル積分にはポイントごとに1000回の反復があるため、これを手伝ってくれる人はいますか?

私は正しい軌道に乗っていますか？

Mark Newmans の本 Computational Physics で Python と計算物理学を独学しようとしています。演習は計算物理学の 5.4 です。この章へのリンクは次のとおりです。9ページにあります。 http://www-personal.umich.edu/~mejn/cp/chapters/int.pdf

これが私が作ろうとしているイメージです。

.

私のコード:

私のデータには、x 軸ポイントと各 x 軸ポイントの y 値が含まれています。x 軸のポイントは均等に分散されていません。x 軸のポイントがどのようにクラスター化されているか、およびそのようなクラスターの y 値がどのように表示されるかを視覚化する必要があります。x 値がどのようにクラスター化されているかを確認するために、x 値に密度プロットをプロットできますが、そのクラスターの y 値は反映されません。たとえば、x 軸上の 100 点 (たとえば) が互いに非常に近く、すべてが正の y 値を持っている場合、その点でプロットを上げたい場合、それらの 100 個の点が負の y 値を持っている場合、プロットを下に移動したいこれらの 100 点に正と負の両方の y 値がある場合、プロットをゼロ点付近にする必要があります。同様に、それらの 100 個のポイントがすべて正の値を持っていても、それらが長距離に沿って散在している場合、プロットをゼロ ラインに近づけたいと考えています。

つまり、x ポイントの密度とその y 値の両方が重要であり、滑らかな線をプロットしたいと考えています。誰かがこれで私を助けてくれますか?(stat_smooth私のプロットがほぼ直線になるので、仕事をしませんでした)

ここに私のx軸とy軸の値があります（ここにテーブルを挿入する方法がわかりませんでした）

x 軸の値

Y 軸の値:

データセットの分布を調べるために「sm」パッケージを使用しています。興味のある人のために、私は年齢の関数としての採用慣行を見て、グループの年齢分布の変化が性別や教育などの属性によって変化するかどうかを特定しようとしています.

SM パッケージは私にとって新しい経験であり、帰無仮説が真である場合 (両方の密度プロットが同じ分布から取得されたランダム サンプルによって生成される場合)、データセットを生成する可能性が最も高い密度関数を記述する関数を見つけようとしています。画像を投稿するのに必要な評判はありませんが、Imgur でこれも sm.density.compare で生成されたものを見つけました。

画像に表示されているのは、2 つのカーネル密度プロットとティール領域です。2 つの線が同じ分布からのデータによって生成された場合、真の密度プロットを含む 95% の可能性を含む参照バンドであると私は理解しています。

私が知りたいのは、x 軸の各値のリファレンス バンド内の最も可能性の高いポイントを通過するベクトルを計算する方法です。ルールに従って、私はもちろん、私が狂っている、または別のパッケージを使用する必要があるという提案を受け入れます。

元のデータから取得した 100 万レコードのサンプルがあります。(参考までに、ほぼ同様の分布を生成する可能性があるこのダミー データを使用することができます。

) 私はヒストグラムが 2 つの対数正規分布の混合であると信じており、次のコードを使用して EM アルゴリズムを使用して合計分布を適合させようとしました。

最初のプロットは対数尤度プロットで、2 番目のプロット (もう一度 Return キーを押した場合) は、次の密度曲線のようになります。

前述したように、c1 は mixEM[] 型であり、plot() 関数はそれに対応できます。密度曲線を色で塗りつぶしたい。これは ggplot2() を使用して簡単に実行できますが、ggplot2() は mixEM[] 型のデータをサポートしておらず、次のメッセージがスローされます。

ggplot は、クラス mixEM のデータを処理する方法を知りません

この問題に対して私が取ることができる他のアプローチはありますか?

私はggplot2の説明と本を調べましたが、塗りつぶされた色の単純な密度プロットで凡例を削除する簡単な方法を見つけることができません.

これは、最初の 200 スポットで約 200 NA を持つ 1000 個の数字 (プロットシリーズ) の単純なシーケンスで試したものです。

私はオンラインのggplot2 doc を見て、そこにも何も見つかりませんでした....

私はこれを再検討する必要があり、平滑化された線で頻度 (ヒストグラム データ) を示す密度プロットを作成するように求められました。私は使用しましgeom_freqpolyたが、それはすべて不格好になりました。

geom_histogram をgeom_density同じスケーリングされた y 軸に結合するプロットがあり、非常に優れたプロットですが、ヒストグラムと同じように密度曲線に同じ色の美学 (つまり、因子年による) を持たせたいのですが、密度プロットに記入します。私はいくつかの異なることを試しましたが、これは私に最も近いものを与えますgeom_density. これが私のコード、プロット、およびサンプルデータです。geom_histogram2 つのプロット aを a と組み合わせようとしましたgeom_densityが、役に立ちませんでした。エラーが発生します。geom_densityのビン幅と同じ y 値の頻度が得られるように変更しましたgeom_histogram。

ps すべての信用情報は SOverflow に送られます。

サンプルデータ