KDE — Kernel Density Estimate
Signature
sp.kde(title, values=None, *, x=None, y=None, variant="basic", categories=None, bandwidth=0.0, filled=True, fill_opacity=50, bins=30, n_points=80, palette=None, **kwargs) -> Chart
Description
sp.kde() is the unified entry point for the entire Kernel Density Estimate family. The variant keyword selects the rendering strategy — every other argument keeps the same name across variants. KDE produces a smooth, continuous density estimate from a sample of points using a Gaussian kernel with Scott's rule for automatic bandwidth selection. SeraPlot renders the curves as pure Rust SVG, with native multi-series, normalization, CDF, rug, histogram overlay and gradient fills.
Variants
Parameters
Returns
Chart — object with .html property and .show() method.
Filled curve, single or multi-series.
Stroke-only curves for clean overlays.
Stair-stepped density (rectangular look).
KDE curve with rug ticks at sample positions.
KDE curve overlaid on a normalized histogram.
Each series normalized so its area integrates to 1.
Cumulative density (CDF) curve in [0, 1].
Bivariate (2D) kernel density estimate — a product-kernel Gaussian evaluated on a grid and rendered as a shaded density surface with the raw points overlaid. Pass categories to overlay one density surface per group, each in its own color with a legend.
Bivariate KDE quantized into discrete iso-density bands with a visible ring border at each band boundary — matches seaborn's kdeplot(x=, y=, hue=, fill=True) stepped-level look, as opposed to contour's continuous gradient.
Each group's density curve stacked on top of the previous one's (cumulative running total), all evaluated on one shared x-grid - matches seaborn's kdeplot(hue=, multiple="stack").
100%-stacked density - at every x position the groups sum to 100%, showing the changing share of the total instead of absolute density - matches seaborn's kdeplot(hue=, multiple="fill").
Signature
sp.kde(title, values=None, *, x=None, y=None, variant="basic", categories=None, bandwidth=0.0, filled=True, fill_opacity=50, bins=30, n_points=80, palette=None, **kwargs) -> Chart
Description
sp.kde() est le point d'entrée unifié pour toute la famille KDE (Kernel Density Estimate). Le mot-clé variant sélectionne la stratégie de rendu — tous les autres arguments conservent le même nom d'une variante à l'autre. La KDE produit une estimation de densité continue lissée à partir d'un échantillon de points avec un noyau gaussien et la règle de Scott pour le choix automatique de la bande passante. SeraPlot rend les courbes en SVG Rust natif, avec multi-séries, normalisation, CDF, rug, histogramme superposé et remplissage en dégradé.
Variantes
Paramètres
Retour
Chart — objet avec propriété .html et méthode .show().
Courbe pleine, mono ou multi-séries.
Courbes en trait seul pour des superpositions épurées.
Densité en escalier (rendu rectangulaire).
Courbe KDE avec ticks rug aux positions des points.
Courbe KDE par-dessus un histogramme normalisé.
Chaque série normalisée pour que son aire vaille 1.
Densité cumulée (CDF) dans [0, 1].
Estimation de densité bivariée (2D) — un noyau gaussien produit évalué sur une grille et rendu comme une surface de densité ombrée, avec les points bruts superposés. Passez categories pour superposer une surface de densité par groupe, chacune dans sa propre couleur avec une légende.
KDE bivariée quantifiée en bandes iso-densité discrètes avec une bordure visible à chaque frontière de bande — reproduit le rendu par niveaux de kdeplot(x=, y=, hue=, fill=True) de seaborn, par opposition au dégradé continu de contour.
La courbe de densité de chaque groupe est empilée sur celle du précédent (total cumulé), toutes évaluées sur une même grille x partagée - reproduit kdeplot(hue=, multiple="stack") de seaborn.
Densité empilée à 100% - à chaque position x, les groupes totalisent 100%, montrant la part changeante du total plutôt que la densité absolue - reproduit kdeplot(hue=, multiple="fill") de seaborn.