我有一系列的实验数据值X和Y,用来生成一个散射图,这个散点图看起来非常类似于伽马分布,我读过一些文章说这些实验数据可以用伽马分布来表示/建模。
因此,我编写了下面的python代码来查找伽马分布常量:
import csv
import random
import scipy as sp
import scipy.stats as ss
from collections import defaultdict
columns = defaultdict(list)
with open('case_1_RTD.csv') as f:
reader=csv.reader(f
所以我得到了我的直方图和正常曲线,但是曲线看起来比直方图条要小得多。我做错了什么,它比它应该要小得多?
正如您在我的代码中看到的,我绘制了直方图,并尝试了两种绘制正常曲线的方法。我已经计算了数据集的sd和均值,所以我只使用实际的数字。这些线条确实是绘制出来的,只是比它们应该的要低得多。
g = read.csv("C:/Users/emkat/Documents/decave.txt",header=FALSE)
g
m <- lapply(g,mean)
std <- sqrt(var(g))
hist(g[,1],plot = TRUE)
x <-
我需要一些帮助来生成一个类似于在这里发布的的图表
我尝试了文章中提到的代码,但是结果并不好看。
我的数据库是这样的:
head(df)
a b c d e f g
1 0.9999994 0.9999994 0.7924445 0.9998647 0.7300587 0.9249790 0.9816021
2 0.9999885 0.9999885 0.6782044 0.9983770 0.6119326 0.9434158 0.9583668
3 1.0000000 1.0000
我正在尝试使用以下命令在gnu plot中绘制图形
plot 'temp.txt' using 1:3 title 'humidity' with lines smooth csplines,
'temp.txt' using 1:2 title'temprature' with lines smooth splines
但是,正如您在图像中看到的,曲线并不够平滑
我希望通过对现有数据进行插值,使曲线更加平滑。
我试图在R中再现上述函数。分子在时间"t“时有"y”的概率密度函数(pdf)的乘积。omega_t只是权重(现在让我们忽略它)。i代表model_i ( time t )导出的y(以及密度)的每一个预测值。
分母是上述乘积的积分。我的问题是:如何估计密度。要获得变量的密度,需要一些数据点。到目前为止我有这样的想法:
y<-c(-0.00604,-0.00180,0.00292,-0.0148)
forecastsy_model1<-c(-0.0183,0.00685) # respectively time t=1 and t=2 of the forec
假设我们有两个使用密度()函数创建的对象。是否有方法添加这两个对象以获得另一个密度(或类似的)对象?
例如:
A = rnorm(100)
B = rnorm(1000)
dA = density(A)
dB = density(B)
dC = density(c(A, B))
有办法从dC和dB对象中获取dB对象吗?做什么大杂烩吗?
只需注意,我已经检查了和。
因此,我使用distplot在不同的子图上绘制一些直方图:
import numpy as np
#import netCDF4 as nc # used to get p0_dict
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import OrderedDict
import seaborn.apionly as sns
import cPickle as pickle
'''
LINK TO PICKLE
https://drive.google.com/file/d/0B8Xk
我有一个函数,包含两个因变量(x1和x2),两个参数(a和b),产生一个自变量(y)。
链接下面是嵌套数组中的实验值,其中第1列是x1,第2列是x2,第3列是y。
我使用scipy.optimize.curve_fit来求解参数'a‘和'b’
问题是python不知何故认为数据需要拟合回初始点。如下面的链接所述
具体地说,我使用此函数来求解参数。
scipy.optimize.curve_fit(func, x1 and x2 in one array,y, guess parameters)
我不确切地知道为什么它像图所示,但是会不会是因为有两条曲线,所以x1和x2数组需
我正在尝试制作一张显示几条曲线的密度图。我使用seaborn模块中的displot,如下所示,而不是displot,因为我收到了一个警告(在Pycharm中),后者将在将来被删除。不过,我找不到如何更改此图中的标签。现在它们只被列为"0“和"1”。另外,我想对这两条曲线进行归一化,以便更好地进行比较。常见_norm=True似乎不起作用。有人知道我可以用什么参数吗?有一个叫做"legend",但它是一个布尔值。我看着 另一篇文章关于散点图的传说,但它对我不起作用。一个简短的工作示例: import seaborn as sns
import numpy as