Question

我正在将一些R文件转换为Python，并且在使用Python中的Epanechnikov内核设置KDE图中的带宽时遇到一些问题。

我试图使用函数seaborn.kdeplot（）以及statsmodels.nonparametric.kde.kdensity（），但从未得到正确的结果。

直到现在，我还没有找到如何缩放或标准化Python带宽的模式。而且，如果使用高斯内核，则R和Python的图是相同的。那么也许Epanechnikov内核的计算方式有所不同？

我使用以下代码在Python中创建KDE图：

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

和

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

但是，它看起来应该像R中的输出（或STATA中相同的输出）一样，更加平滑：

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

Answer 1

尝试在sns.kdplot上增加网格大小，默认值为100，而我认为R的密度约为512。希望对您有所帮助