Я строю некоторые данные невязки, которые, как предполагается, приближаются к гауссовой кривой, но могут получить плавный результат. На самом деле гистограмма более гладкая, чем кривая.
Я пробовал модуль seaborn с distplot и kdeplot
но график прямой и есть некоторые выборы
на kdeplot я нашел вариант bw, но если его нужно установить вручную, он не оптимизирован для набора из нескольких наборов данных.
Вот код:
тип данных очень прост, просто массив с одним столбцом.
type(Tab_E)
Out[165]: numpy.ndarray
с kdeplot:
sns.kdeplot(Tab_E)
с распределением:
classes = np.linspace(-2, 2, 201)
sns.distplot(Tab_E,hist=True, bins=classes)
Но я ожидал найти какой-нибудь вариант сглаживания кривых подгонки, отличный от bw kdeplot.
Я также попробовал подгонять норму с модулем scipy.stats на distplot, но мои выбросы делают это широким, и я не хочу, чтобы необходим идеальный гауссовский нормальный.
Я также передаю параметры диапазона, но он не обрабатывает их. На графике шаг x для кривых выглядит большим.
