为什么不相同的核密度估计积分为一（1）？

Question

我使用Scipy通过KDE函数估计非正态数据的分布（scipy.stats.kde.gaussian_kde（x））。这令人惊讶地工作得很好，但我尝试使用课程来量化两个不同KDE的重叠。 integrate_kde（x）函数。我希望将KDE与相同的KDE集成意味着它完全重叠，从而产生最大可能值（假设它为1）。相反，我得到0.0578167144336356用于一维KDE（见图）。

Function excerpt and value

TL; DR为什么不相同的核密度估计积分为一（1）？