Python: ２次元データ分布状態の図化（カーネル密度推定） - Qiita

はじめに ２次元分布するデータの分布状態を見たかったのでカーネル密度推定を scipy.stats.gaussian_kde でやってみた。成果図は以下の通り。（bw_method=‘scott’） ちなみに、単回帰分析は、以下の通り numpy でサラッとやっている。（色々やっていると、こういうコードがすぐに出てきて使えることは重要なので、あえて書き出しておく。） やりかた やりかたは、以下に従った。投稿者さん、ありがとうございます。 https://qiita.com/supersaiakujin/items/ca47200393180a693bdf 工夫したところは以下の通り。 表示は対数軸のほうが素直なので、対数軸としたが、軸の数値も読み取りたかったので、マニュアルで対数軸を描画した。データ処理は生データの常用対数をとって行っている。 コンター線を引く間隔を自前で制御した。gaus