Python 3 で数学を。

Python 3 とライブラリで数学の問題を解いていきます。統計学や機械学習はときどき。

カーネル密度推定、ヒストグラム、平滑化。(Python 3, Seaborn: distplot(), set())

使用するライブラリ

Seaborn がメイン

matplotlib

NumPy

Python 3 コード

kernel_density_estimation.py

#!/usr/bin/env python3


"""(docstring)
"""


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


def kernel_density_estimation():
    """(docstring)
    """
    sns.set()

    dat1 = np.array([5, 2, 7, 6, 4, 5, 2, 5])

    dat2 = np.array([4, 3, 5, 2, 9])

    dat3 = np.array([2, 4, 3, 5, 5, 3, 1, 6])

    dat4 = np.array([61, 64, 68, 70, 70, 71, 73, 74, 74, 76,
                     79, 80, 80, 83, 84, 84, 87, 89, 89, 89,
                     90, 92, 95, 95, 98, 100])

    dat_list = [dat1, dat2, dat3, dat4]

    for dat in dat_list:
        sns.distplot(dat)
        plt.show()


if __name__ == '__main__':
    kernel_density_estimation()

出力 (スクリーンショット)

$ python3 kernel_density_estimation.py

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参考文献 (データを参考)

経済分析のための統計的方法

経済分析のための統計的方法

統計クイックリファレンス 第2版

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