我和Wayland一起使用Kubuntu 23.04。
我找到了这应答,它在运行着(Kubuntu22.04和Ubuntu 22.04) X.Org的另外两台计算机中工作,但这在我的Wayland计算机中似乎不起作用。
$ echo "$DISPLAY"
:1
$xset -display :1 dpms force off
server does not have extension for dpms option
xset: unknown option force
当显示管理器是Wayland时,如何使用命令行打开和关闭显示?
我一直在使用MASS软件包,可以简单地使用图像和par(new=TRUE)绘制两个二元正态图,例如:
# lets first simulate a bivariate normal sample
library(MASS)
bivn <- mvrnorm(1000, mu = c(0, 0), Sigma = matrix(c(1, .5, .5, 1), 2))
bivn2 <- mvrnorm(1000, mu = c(0, 0), Sigma = matrix(c(1.5, 1.5, 1.5, 1.5), 2))
# now we do a kernel density
在Ubuntu16.04上,我使用软件应用程序安装Okular。它没有出现在仪表板上。所以我去了终点站启动了它。我收到这封信:
You need to connect this snap to the kde-frameworks-5 snap.
You can do this with those commands:
snap install kde-frameworks-5
snap connect okular:kde-frameworks-5-plug kde-frameworks-5:kde-frameworks-5-slot
我运行了“Framework-5”命令,它似乎已经成功
我试图绘制内核密度分布(Gaussian)曲线以及python中两个数据集的直方图图。
但是,在我的脚本中,95% (data1:用红色垂直线标记)和5% (data2:用黑色垂直线标记)的估计非常耗时,例如,我需要测试代码中不同的限制细节解释,其中我需要更改上限,以获得内核密度曲线的95%和5%的概率。
希望有人在这里帮助我,并提出解决这个问题的可能方法,或者用另一种方法来绘制内核密度曲线,以及95%和5%的概率。
谢谢!
我的剧本在这里。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
im
我一直试图得到一个30x30阵列的核心密度估计值。下面是一个简短的例子,
from scipy.stats import gaussian_kde
x = arange(-0.5,0.51,1/29.)
y = arange(-0.5,0.51,1/29.)
z = randn(30,30)
vec = vstack((x,y))
KDE = gaussian_kde(z.T)
KDE2 = KDE(vec)
这会产生以下错误,
ValueError: points have dimension 2, dataset has dimension 30
我在这里还发现了一些其他的帖子,它们