Brandwdith内核密度python

Question

我试着计算一系列值的核密度函数：

x=[-0.04124324405924407, 0, 0.005249724476788287, 0.03599351958245578, -0.00252785423151014, 0.01007584102031178, -0.002510349639322063, -0.01264302961474806, -0.01797169063489579]

下面这个网站：http://mark-kay.net/2013/12/24/kernel-density-estimation/我想计算带宽的最佳值，所以我写了这段代码：

from sklearn.grid_search import GridSearchCV
grid = GridSearchCV(KernelDensity(),{'bandwidth': np.linspace(-1.0, 1.0, 30)},cv=20) # 20-fold cross-validation
grid.fit(x[:, None])
grid.best_params_

但当我运行这个时，我得到了一个错误：

grid.fit(x[:, None])

错误：TypeError:列表索引必须是整数，而不是元组

有人知道怎么修吗？谢谢

Answer 1

您使用的是python list，您应该使用numpy.array。后者支持更丰富的indexing。你知道吗

import numpy as np
x = np.array([-0.04124324405924407, 0, 0.005249724476788287, 0.03599351958245578, -0.00252785423151014, 0.01007584102031178, -0.002510349639322063, -0.01264302961474806, -0.01797169063489579])