如何修复statsmodels.nonparametric.kde.kdensity或seaborn.kdeplot中的错误带宽？

Question

我正在将一些R文件翻译成Python，在用Python中的Epanechnikov内核设置KDE绘图中的带宽时遇到了一些问题。你知道吗

我试过使用这个函数seaborn.kdeplot公司（），以及统计模型.非参数.kde.kdensity（），但从未得到正确的结果。你知道吗

直到现在，我还没有发现Python中的带宽是如何缩放或标准化的。 此外，如果我使用高斯核，R和Python的曲线图是相同的。所以也许Epanechnikov核的计算方式不同？你知道吗

我使用以下代码在Python中创建KDE绘图：

import seaborn as sns
sns.kdeplot(y,kernel = 'epa', bw = 0.1)

以及

from statsmodels.nonparametric.kde import kdensity
density = kdensity(y, kernel='epa', bw=0.1)
plt.plot(density[1],density[0], color = 'red')

两者的输出都不是很平滑：https://user-images.githubusercontent.com/48911472/55010186-1382fc80-4fe4-11e9-999f-263ea9bf62c9.png

但是，它应该看起来像R中的输出（或STATA中的输出，因为它们是相同的），这是更平滑的：

plot(density(y,bw=0.1, kernel ="epanechnikov"), col="red")

https://user-images.githubusercontent.com/48911472/55010088-e3d3f480-4fe3-11e9-8d84-ebd54c5b8bc9.png

Answer 1

尝试增大网格大小sns.kdplot图，默认值是100，而我认为R的密度大约是512。希望有帮助