Python 基于直方图的概率密度估计

如何对每一个边缘区域进行基于直方图的概率密度估计 该数据集的分布p（x1）和p（x2）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
linalg = np.linalg

N = 100
mean = [1,1]
cov = [[0.3, 0.2],[0.2, 0.2]]
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, N)
L = linalg.cholesky(cov)
# print(L.shape)
# (2, 2)
uncorrelated = np.random.standard_normal((2,N))
data2 = np.dot(L,uncorrelated) + np.array(mean).reshape(2,1)
# print(data2.shape)
# (2, 1000)
plt.scatter(data2[0,:], data2[1,:], c='green')    
plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c='yellow')
plt.show()

为此，您可以在Matlab或R中使用hist函数。如何更改箱子 宽度（或等效的箱子数量）会影响绘图和估算 p（x1）和p（x2）

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我正在使用Python，是否有类似于Matlab中的hist函数的东西以及如何实现它？

Matlab

hist

函数在matplotlib中实现为（您猜到了）。它以箱子的数量为参数绘制直方图。要计算直方图而不进行打印，请使用Numpy函数

要估计概率分布，可以使用中的分布。您根据正态分布生成了上述数据。要使此数据符合正态分布，请使用。下面是一个代码示例，用于绘制数据的直方图，并使其符合正态分布：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
linalg = np.linalg

N = 100
mean = [1,1]
cov = [[0.3, 0.2],[0.2, 0.2]]
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, N)
L = linalg.cholesky(cov)
# print(L.shape)
# (2, 2)
uncorrelated = np.random.standard_normal((2,N))
data2 = np.dot(L,uncorrelated) + np.array(mean).reshape(2,1)
# print(data2.shape)
# (2, 1000)
plt.figure()
plt.scatter(data2[0,:], data2[1,:], c='green')    
plt.scatter(data[:,0], data[:,1], c='yellow')
plt.show()

# Plotting histograms and fitting normal distributions
plt.subplot(211)
plt.hist(data[:,0], bins=20, normed=1, alpha=0.5, color='green')
plt.hist(data2[0,:], bins=20, normed=1, alpha=0.5, color='yellow')
x = np.arange(-1, 3, 0.001)
plt.plot(x, norm.pdf(x, *norm.fit(data[:,0])), color='green')
plt.plot(x, norm.pdf(x, *norm.fit(data2[0,:])), color='yellow')
plt.title('Var 1')

plt.subplot(212)
plt.hist(data[:,1], bins=20, normed=1, alpha=0.5, color='green')
plt.hist(data2[1,:], bins=20, normed=1, alpha=0.5, color='yellow')
x = np.arange(-1, 3, 0.001)
plt.plot(x, norm.pdf(x, *norm.fit(data[:,1])), color='green')
plt.plot(x, norm.pdf(x, *norm.fit(data2[1,:])), color='yellow')
plt.title('Var 2')

plt.tight_layout()

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当我试着运行它时，我得到了以下错误：plt.hist（data[：，0]，bins=20，normed=1，alpha=0.5，color='green'）NameError:name'data'没有定义对我有效。您确定执行了

data=np.random.multivariable\u normal（平均值，cov，N）

？