基于python的核密度模拟

Question

我想在python上模拟内核密度

但我得到以下错误： 类型错误：'numpy.ndarray公司'对象不可调用

代码如下：

from matplotlib.pyplot import *
from math import *
from array import *
from import numpy  *
from numpy.random import *
from scipy.misc import *
from scipy.stats import *
from scipy import *
from random import *

N=30
sigma=1
T=linspace(1,N,N)
n=30
X=np.random.normal(0, sigma, 1000)
x=1
alpha=0.45

def k_gaussien(x,sigma): #kernel gaussien
    if(sigma<=0):
        return((1/(sigma*sqrt(2*pi)))*exp(-(x**2/(2*sigma**2))))

def h(n,alpha): #bandwith
    h=ones((1,1))
    for i in range(2,N):
        h[i]= h[i-1] + (i**(-alpha))

def f_PR(x,X,alpha,sigma): #Parzen-Rosenblatt estimator (f_PR)
    global F;
    F = zeros((N,0));
    for k in range(2,N):
        for i in  range(1,k):
            F[k] = F[k-1] + k_gaussien((x-X(i))*(i**alpha));
        F[k] = F[k-1] *(1/(h(n,alpha)));
    print(F);

# almost surely convergency
fPR=f_PR(x,X,alpha,sigma)
plot(T,fPR,lw=3)
plot(T,(1/sqrt(2*pi))*exp ((-1/2)*(x*x))*linspace(1,1,N,),'r--')

Answer 1

你很接近。通常，当您得到某个不可调用的错误时，这意味着您正在使用parantise，在这里您应该使用其他东西，或者您交换了一些变量名。你知道吗

如果运行代码，回溯将显示错误在以下行中：

F[k] = F[k-1] + k_gaussien((x-X(i))*(i**alpha));

你现在能发现错误吗？变量X的类型是numpy.ndarray，它确实是不可调用的。你想要的可能是X[i]。你知道吗

一个小的风格注释：在python中，您不需要;