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多変量ガウス分布の確率密度関数を計算するために SciPy とそのモジュールを使用できません。そのようなモジュールが存在することは知っていますが、それらを使用できません (scipy をインポートすることさえできません: メッセージが表示されます: ImportError: No module named scipy)。

Pythonで多変量ガウス分布のpdfを計算するための良いツールやその他の方法があるかどうか疑問に思っていました. 助けてくれてありがとう！

MATLAB を使用して、一連の値 Z の累積分布関数 (CDF) をプロットしたいと考えています。次のコードを使用すると、CDF は 0 と 1 の間にありません! 助けていただければ幸いです。

これは正規分布をプロットする良い方法ですか? pdf_x場合によっては、1 より大きいpdf 値 ( ) を取得します。

同じデータ フレームに統合された 2 つのヒストグラム (母集団が異なる) を取得するために、このhttps://stackoverflow.com/a/3542115/3483997アプローチに従っていました。

ROS_SPITFIRE <- data.frame(length = rnorm(100, 0.76406353, 0.500970292)) ROS_FARSITE <- data.frame(length = rnorm(398, 3.48366834170854,2.19050069588744))

#Now, combine your two dataframes into one. First make a new column in each. ROS_SPITFIRE$veg <- 'ROS_SPITFIRE' ROS_FARSITE$veg <- 'ROS_FARSITE'

#and combine into your new data frame vegLengths vegLengths <- rbind(ROS_SPITFIRE, ROS_FARSITE)

#now make your lovely plot ggplot(vegLengths, aes(length, fill = veg)) + geom_density(alpha = 0.3) ggplot(vegLengths, aes(length, fill = veg)) + geom_density(alpha = 0.3)

ggplot(vegLengths, aes(length, fill = veg)) + geom_histogram(alpha = 0.5, aes(y = ..density..), position = 'identity') ggplot = ggplot + xlim((0,15))

各データフレームに新しい列を作成したときに問題が発生しました。負の値が生成されるため、最終的な分布プロットの X 軸に負の値が表示されます。誰もそれを修正する方法を知っていますか?

どうも

263 人のユーザーで構成されるデータセットがあります。次のデータ フレーム構造があります。

各ユーザーについて、次の式で頻度を表す変数の値を計算します: count() / (ブックマーク ID の数 * タグ ID の数)。注文されていません。

次の R コードを使用します。

今私の問題は、ユーザーの頻度分布を最もよく説明するグラフをどのようにプロットできるかです。

Rでカーネル密度推定関数density()を使用して、頻度値の確率分布をプロットしています。（これは私の目的に合っていますか？）

ただし、次のグラフの前のもの (青) よりもはるかに高い周波数値を持つ別のデータセットがあります。赤い線は前のデータセットに関連しています。

しかし、最初のデータセットの赤い線は完全にフラットになり、意味がありません。何故ですか？デフォルトで選択された帯域幅が原因ですか? それらを同じグラフにプロットして、正常に見えるようにすることは可能ですか? ありがとう！

gamma(lambda,k)近似モデルの PDF をヒストグラムに重ね合わせたいと考えています。私は書きます ：

しかし、値「x」が何であるかについて混乱しています。誰でも助けてください。