是否可以生成一个函数 z = f(x,y)，其中 z 是 x,y 点的密度？

问题描述

我有一些数据，我想创建一个函数 z=f(x,y) 来近似点的密度。

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import kde
 
# Create data: 200 points
data = np.random.multivariate_normal([0,0],[[1,0.5],[0.5,3]],200)
x,y = data.T
 
# Create a figure with 2 plot areas
fig,axes = plt.subplots(ncols=2,nrows=1,figsize=(21,5))
 
# Starts with a Scatterplot
axes[0].set_title('Scatterplot')
axes[0].plot(x,y,'ko')

# I can create a density plot with matlib

# Evaluate a gaussian kde on a regular grid of nbins x nbins over data extents
nbins = 20
k = kde.gaussian_kde(data.T)
xi,yi = np.mgrid[x.min():x.max():nbins*1j,y.min():y.max():nbins*1j]
zi = k(np.vstack([xi.flatten(),yi.flatten()]))
 
# plot a density
axes[1].set_title('Calculate Gaussian KDE')
axes[1].pcolormesh(xi,yi,zi.reshape(xi.shape),shading='auto',cmap=plt.cm.BuGn_r)

这里 Z 用于绘制颜色（绿色），但我想要该区域中该值的实际 Z 近似值（理想情况下是连续值而不是网格）

我的实际目标是一个类似于这里的密度图的函数，它给我一个 Z 值，无论该范围内的 X 或 Y 是什么，而不是绘图

能做到吗？这是数据的某种插值吗？

解决方法

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