Stima della stima della densità del kernel 2D con Python

Question

Vorrei tracciare una stima della densità del kernel 2D. Trovo che il pacchetto seaborn sia molto utile qui. Tuttavia, dopo aver cercato per molto tempo, non sono riuscito a capire come rendere l'asse y e l'asse x non trasparenti. Inoltre, come mostrare i valori della densità sul contorno? Sarei molto apprezzato se qualcuno potesse aiutarmi. Qui sotto per favore vedi il mio codice e grafico.

import numpy as np 
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as pl 

Y = np.random.multivariate_normal((0, 0), [[0.8, 0.05], [0.05, 0.7]], 100) 
ax = sns.kdeplot(Y, shade = True, cmap = "PuBu") 
ax.patch.set_facecolor('white') 
ax.collections[0].set_alpha(0) 
ax.set_xlabel('$Y_1$', fontsize = 15) 
ax.set_ylabel('$Y_0$', fontsize = 15) 
pl.xlim(-3, 3) 
pl.ylim(-3, 3) 
pl.plot([-3, 3], [-3, 3], color = "black", linewidth = 1) 
pl.show() 

Answer 1

Ecco una soluzione usando scipy e matplotlib solo:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as pl 
import scipy.stats as st 

data = np.random.multivariate_normal((0, 0), [[0.8, 0.05], [0.05, 0.7]], 100) 
x = data[:, 0] 
y = data[:, 1] 
xmin, xmax = -3, 3 
ymin, ymax = -3, 3 

# Peform the kernel density estimate 
xx, yy = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j] 
positions = np.vstack([xx.ravel(), yy.ravel()]) 
values = np.vstack([x, y]) 
kernel = st.gaussian_kde(values) 
f = np.reshape(kernel(positions).T, xx.shape) 

fig = pl.figure() 
ax = fig.gca() 
ax.set_xlim(xmin, xmax) 
ax.set_ylim(ymin, ymax) 
# Contourf plot 
cfset = ax.contourf(xx, yy, f, cmap='Blues') 
## Or kernel density estimate plot instead of the contourf plot 
#ax.imshow(np.rot90(f), cmap='Blues', extent=[xmin, xmax, ymin, ymax]) 
# Contour plot 
cset = ax.contour(xx, yy, f, colors='k') 
# Label plot 
ax.clabel(cset, inline=1, fontsize=10) 
ax.set_xlabel('Y1') 
ax.set_ylabel('Y0') 

pl.show() 

Il codice precedente fornisce il seguente risultato:

che ha una non trasparente asse x, un non - asse y trasparente e valori della densità sul contorno. È questo il risultato atteso?

Answer 2

Avete controllato questi esempi?

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/contour_demo.html

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/contourf_demo.html

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