matplotlibを使って1次元ガウス混合モデルのpdfをプロットする方法

Question

ガウス混合モデルをプロットしたいと思います。次のコードでは2つの別々のガウス分布をプロットすることができますが、交差する場所では線が非常に鋭く、十分に滑らかではありません。 1D GMMのpdfをプロットする方法はありますか？

def plot_data(): 
    mu = [-6, 5] 
    var = [2, 3] 
    sigma = [np.sqrt(var[0]), np.sqrt(var[1])] 
    x = np.linspace(-10, 10, 100) 
    curve_0 = mlab.normpdf(x, mu[0], sigma[0]) 
    curve_1 = mlab.normpdf(x, mu[1], sigma[1]) 
    import ipdb; ipdb.set_trace() 
    plt.plot(x, curve_0, color='grey') 
    plt.plot(x, curve_1, color='grey') 
    plt.fill_between(x,curve_0 , color='grey') 
    plt.fill_between(x,curve_1, color='grey') 
    plt.show() 
    plt.savefig('data_t0.jpg') 

Answer 1

あなたは密度の凸結合を形成する必要があります。 Pは、サンプルが最初にガウスから来る確率で

curve = p*curve_0 + (1-p)*curve_1 

。

あなたは文字通り、ガウス混合モデルからサンプルを引き出し、あまりにも経験的密度/ヒストグラムをプロットすることができ

Answer 2

：

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
import seaborn as sns 
n = 10000 # number of sample to be drawn 
mu = [-6, 5] 
sigma = [2, 3] 
samples = [] 
for i in range(n): # iteratively draw samples 
    Z = np.random.choice([0,1]) # latent variable 
    samples.append(np.random.normal(mu[Z], sigma[Z], 1)) 
sns.distplot(samples, hist=False) 
plt.show() 
sns.distplot(samples) 
plt.show()