দুটি প্রয়োগশালা ডেটার কার্নেল ডেনসিটি এস্টিমেশন (KDE) প্লট করে তাদের পার্থক্য (Difference) দেখানো যায়। SciPy-র gaussian_kde ব্যবহার করে KDE বের করা হয়।
- ফিগার সাইজ এবং লেআউট সেট করুন।
- NumPy-র
random.gumbelদিয়ে দুটি ডেটাসেট (a,b) তৈরি করুন। scipy.stats.gaussian_kdeদিয়ে KDE অবজেক্ট বানান।- Grid তৈরি করুন (
np.linspace)। - Grid-এ KDE A, KDE B এবং পার্থক্য (KDE A - KDE B) প্লট করুন।
- লেজেন্ড এবং
plt.show()।
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
a = np.random.gumbel(50, 28, 100)
b = np.random.gumbel(60, 37, 100)
kdea = scipy.stats.gaussian_kde(a)
kdeb = scipy.stats.gaussian_kde(b)
grid = np.linspace(0, 50, 100)
plt.plot(grid, kdea(grid), label="Kde A")
plt.plot(grid, kdeb(grid), label="Kde B")
plt.plot(grid, kdea(grid)-kdeb(grid), label="Difference")
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()তিনটি কর্ভ দেখাবে: দুটি আলাদা ডিস্ট্রিবিউশনের KDE এবং তাদের পার্থক্য (Difference) কর্ভ। পার্থক্য কর্ভ দেখাবে কোন রেঞ্জে কোন ডিস্ট্রিবিউশন বেশি ঘন।
