Python中用（x，y）值代替频率的核密度估计

我想用Python做一个内核密度估计。我拥有的数据具有以下形式（x_值，y_值）（即（0，300），（1，200），（2，250），…），所有x_值彼此不同。这是否可以使用scipy.stats.gaussian_kde实现？我所发现的只是以某种或多或少的非结构化数据的形式使用数据，其中算法决定了不同值的频率

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提前感谢您

这是调用

scipy.stats.gaussian_kde

获取2D数据的正常方式。输入需要是一个2xN数组。因此，您需要转换数据

np.array（[（0300），（1200），（2250），…]）.T

。