具有Seaborn Joinplot的2D核密度图

问题描述

我有一个经度和纬度数据集，并希望获得如下的密度图。 但是我不明白为什么在应用方程式时总是出现错误。 有谁有更好的建议？

lat = df['Latitude'].tolist()
type(lat)

# KDE instance
from scipy.stats import gaussian_kde
bw_lat = 1. / np.std(lat)
g_kde_lat = stats.gaussian_kde(dataset=lat,bw_method=bw_lat)
# compute KDE
gridsize_lat = 100
g_x = np.linspace(min_x,max_x,gridsize_lat)
g_kde_values_lat = g_kde_lat(g_x)

plt.plot(g_x,g_kde_values_lat,label="Latitude")
plt.legend()

lon = df['Longitude'].tolist()
type(lon)

# KDE instance
bw_lon = 1. / np.std(lon)
g_kde_lon = stats.gaussian_kde(dataset=lon,bw_method=bw_lon)
# compute KDE
gridsize_lon = 100
g_y = np.linspace(min_y,max_y,gridsize_lon)
g_kde_values_lon = g_kde_lon(g_y)

plt.plot(g_y,g_kde_values_lon,label="Longitude")
plt.legend()

dens = np.stack([g_kde_values_lat,g_kde_values_lon])

density_2 = pd.DataFrame(dens.T,index=None,columns = ['Latitude','Longitude'])
density_2.head()

with sns.axes_style('white'):
plot = sns.jointplot(x='Latitude',y='Longitude',data=density_2,kind='kde',space=0.7)

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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