如何在statsmodels.nonparametric.kde.kdensity或seaborn.kdeplot中修复不正确的带宽？

Question

我正在将我的一些R文件翻译成Python，我在使用Python中的Epanechnikov内核设置KDE图中的带宽时遇到了一些问题。

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。

到目前为止，我没有找到一个模式，如何缩放或标准化Python中的带宽。此外，如果我使用高斯内核，R和Python的图是相同的。那么也许Epanechnikov内核的计算方式不同？

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，它应该看起来像R中的输出（或者在STATA中它们是相同的），它更平滑：

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

Answer 1

尝试增加网格大小超过sns.kdplot，默认值为100，而我相信R的密度大约为512.希望它有帮助