python Copula 实现绘制散点模型
作者:北冰洋的喵 时间:2023-07-24 14:02:37
一、使用copula生成合成数据集(synthetic dataset)
1. 三维数据描述
建立一个三维数据表,查看三维数据的散点图:
from copulas.datasets import sample_trivariate_xyz
data = sample_trivariate_xyz()
from copulas.visualization import scatter_3d
scatter_3d(data)
2. 使用高斯copula对数据集建模
使用GaussianMultivariate
(自动)估计x、y、z的边缘分布和联合分布,从而能够对数据集建模。
from copulas.multivariate import GaussianMultivariate
copula = GaussianMultivariate()
copula.fit(data)
3. 使用拟合后的模型生成新的数据集
使用sample
按拟合好的边际分布生成1000个新的样本点(每个编辑分布都生成1000个样本点,3个边际分布生成3000个样本点)
num_samples = 1000
synthetic_data = copula.sample(num_samples)
synthetic_data.head()
4. 观察三维散点图,比较拟合数据与真实数据的差异
from copulas.visualization import compare_3d
compare_3d(data, synthetic_data)
5. 保存与加载模型拟合路径
对于需要较长时间进行拟合copula模型的数据,可以拟合一个比较合适的模型后,用save
保存这个模型,在每次想采样新数据时用load
加载存储在磁盘上已经拟合好的模型。
model_path = 'mymodel.pkl'
copula.save(model_path)
new_copula = GaussianMultivariate.load(model_path)
new_samples = new_copula.sample(num_samples)
6. 提取和设置参数
在某些情况下,从拟合的连接中获取参数比从磁盘中保存和加载参数更有用。可以使用to_dict
方法提取copula模型的参数:
copula_params = copula.to_dict()
一旦有了所有的参数,就可以使用from_dict
创建一个新的相同的Copula模型:
new_copula = GaussianMultivariate.from_dict(copula_params)
# 用新模型生成新的参数:
new_samples = new_copula.sample(num_samples)
来源:https://blog.csdn.net/weixin_39982225/article/details/125662273?spm=1001.2100.3001.7377&utm_medium=distribute.pc_feed_blog.none-task-blog-personrec_tag-1-125662273-null-null.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_feed_blog.none-task-blog-personrec_tag-1-125662273-null-null.nonecase
标签:python,Copula,绘制,散点,模型
![](/images/zang.png)
![](/images/jiucuo.png)
猜你喜欢
pygame实现雷电游戏雏形开发
2021-04-14 13:52:31
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/6/93976_0s.jpg)
Python元组的定义及使用
2021-06-30 01:24:40
javascript的正则表达式
2010-07-27 12:29:00
Javascript中的isNaN函数使用说明
2023-08-27 10:10:02
FSO组件之文件操作(上)
2010-05-03 11:01:00
利用python和百度地图API实现数据地图标注的方法
2023-01-30 11:59:43
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/2/84952_0s.png)
python字符串过滤性能比较5种方法
2021-09-26 18:35:25
驱动程序无法通过使用安全套接字层(SSL)加密与 SQL Server 建立安全连接,错误:“The server selected protocol version TLS10 is not accepted by client
2024-01-14 21:42:28
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/2/110942_0s.png)
一句Sql把纵向表转为横向表,并分别分组求平均和总平均值
2024-01-22 19:30:37
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/6/94416_0s.gif)
python基于tkinter点击按钮实现图片的切换
2022-03-18 10:22:31
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/8/99698_0s.png)
go单体日志采集zincsearch方案实现
2024-04-23 09:43:13
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/6/134356_0s.jpg)
如何编写一个只在Web服务关闭时执行的程序?
2009-11-08 19:03:00
golang接口IP限流,IP黑名单,IP白名单的实例
2024-04-25 15:18:14
相同记录行如何取最大值
2008-07-26 12:32:00
jupyter notebook 重装教程
2022-07-20 09:38:02
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/9/76779_0s.jpg)
Python实现的本地文件搜索功能示例【测试可用】
2022-04-20 06:11:10
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/2/111942_0s.png)
Python中的Function定义方法第1/2页
2021-05-10 20:33:49
Python批量启动多线程代码实例
2021-09-01 04:41:16
django-rest-framework 自定义swagger过程详解
2023-01-01 22:05:34
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/4/72214_0s.png)
Python编解码问题及文本文件处理方法详解
2021-04-13 07:52:06
![](https://img.aspxhome.com/file/2023/9/72999_0s.png)