重写R的density()（不是真的）

要重写R的density()函数，可以使用如下代码示例:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def density(data, kernel='gaussian', bandwidth=0.2):
    # 根据不同的核函数选择相应的权重函数
    if kernel == 'gaussian':
        weight = lambda x: np.exp(-0.5 * (x / bandwidth)**2) / (np.sqrt(2 * np.pi) * bandwidth)
    elif kernel == 'uniform':
        weight = lambda x: np.abs(x) <= bandwidth
    else:
        raise ValueError('Invalid kernel type')

    # 计算数据的最小值和最大值
    min_val = np.min(data)
    max_val = np.max(data)

    # 生成一系列等间距的点作为横坐标
    x = np.linspace(min_val, max_val, 100)

    # 计算每个点的密度估计值
    density_estimation = np.zeros_like(x)
    for i, point in enumerate(x):
        # 计算每个点与数据的差值，并应用权重函数
        differences = point - data
        weights = weight(differences)
        # 将权重函数与数据的差值相乘，并求和得到密度估计值
        density_estimation[i] = np.sum(weights) / (len(data) * bandwidth)

    # 绘制密度曲线
    plt.plot(x, density_estimation)
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('Density')
    plt.title('Density Estimation')
    plt.show()

# 使用示例数据进行测试
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
density(data, kernel='gaussian', bandwidth=0.2)

这段代码定义了一个density()函数，它接受一个数据数组和一些参数作为输入，使用指定的核函数和带宽来估计数据的密度曲线。在示例中，我们使用正态分布生成了一组随机数据，并调用density()函数来绘制密度估计曲线。你可以根据自己的需求修改核函数、带宽和数据，以及进行其他必要的调整。