从组合的mcmc（markov-chain-monte carlo）链中绘制香蕉图。例如，普朗克或WMAP卫星上的食物样本。
bananaplots的Python项目详细描述
从多个多维点数据集制作香蕉图的简单工具。
这里的香蕉指的是数据集的两个特征投影轮廓的通常形状。请参见图库以查看图形化动机。
我们想要一个工具来驱动matplotlib。声明的。
用高斯混合模型对点的分布进行了内部建模。
图库（应能绘制的图）
https://docs.google.com/document/d/13h6d35Ily_QobpCk3xNivwm4WW_b36pTXpNITnFWPOo/edit?usp=sharing
下面是一个示例代码：
https://github.com/bccp/bananaplots/blob/master/bananaplots/tests/test_bananaplots.py#L15
它产生了以下两个数字。
注释
这是一项正在进行的工作。
马丁·怀特在2016年8月提出了这个项目。
于峰在2016年太空黑客周上与 布里吉塔·西波茨、丹·福尔曼·麦基和杰克·范德普拉斯。
三大成果：
- 直方图捕捉尾部要比高斯混合体好得多。我们现在没有 支持直方图。
- 如果我们可以将mcmc建模为高斯混合模型，那么 可能比运行mcmc更容易对可能性进行建模。
- 此外，我们将探索一种去极化的方法来描述一个情节 支持更复杂的建模。vega lite似乎不支持这一点。
该项目的脚手架大致基于https://github.com/kbarbary/greeter 但是我们使用的runtests.py来自numpy c.f.https://github.com/kbarbary/greeter/issues/8
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