【发布时间】：2019-11-21 17:16:45
【问题描述】：
我想使用 SciPy 计算（不仅仅是绘制）加权数据的 KDE。 但是，尽管我在 the official documentation 找到了这些内容，但我似乎无法将所有三个参数都传递给函数。
例如这段代码：
from scipy import stats
values = np.random.lognormal(size=1000)
weights = np.random.choice([1.0,10.0,100.0], size=len(values))
kde_pdf = stats.gaussian_kde(np.log10(values), 'scott', weights)
导致错误TypeError: __init__() takes at most 3 arguments (4 given)
我尝试了关键字和非关键字参数的其他排列，但似乎没有任何效果。如何从加权数据中获取 KDE pdf？
【问题讨论】：
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为我工作。你能检查一下你正在使用哪个版本的 scipy（使用
pip freeze | grep scipy或在你的 python 控制台中scipy.__version__）？ -
在 scipy 1.2.0 中，
gaussian_kde增加了对权重的处理。 -
谢谢（两位）你们！这就是问题所在！我以为我已经将我的 SciPy 更新到了最新版本，但这不起作用，但
scipy.__version__返回 1.1.0 。经过一番痛苦，我设法安装了 1.2.1，现在它可以工作了！
标签： python scipy arguments kernel-density