у меня естьx,y распределение очков, для которых я получаюKDE черезscipy.stats.gaussian_kde, Это мой код и как выглядит вывод (x,y данные могут быть получены изВот):

import numpy as np
from scipy import stats

# Obtain data from file.
data = np.loadtxt('data.dat', unpack=True)
m1, m2 = data[0], data[1]
xmin, xmax = min(m1), max(m1)
ymin, ymax = min(m2), max(m2)

# Perform a kernel density estimate (KDE) on the data
x, y = np.mgrid[xmin:xmax:100j, ymin:ymax:100j]
positions = np.vstack([x.ravel(), y.ravel()])
values = np.vstack([m1, m2])
kernel = stats.gaussian_kde(values)
f = np.reshape(kernel(positions).T, x.shape)

# Define the number that will determine the integration limits
x1, y1 = 2.5, 1.5

# Perform integration?

# Plot the results:
import matplotlib.pyplot as plt
# Set limits
plt.xlim(xmin,xmax)
plt.ylim(ymin,ymax)
# KDE density plot
plt.imshow(np.rot90(f), cmap=plt.cm.gist_earth_r, extent=[xmin, xmax, ymin, ymax])
# Draw contour lines
cset = plt.contour(x,y,f)
plt.clabel(cset, inline=1, fontsize=10)
plt.colorbar()
# Plot point
plt.scatter(x1, y1, c='r', s=35)
plt.show()

Красная точка с координатами(x1, y1) имеет (как и каждая точка на 2D-графике) соответствующее значение, заданноеf (ядро илиKDE) от 0 до 0,42. Позволять'Скажи это.f(x1, y1) = 0.08

Мне нужно интегрироватьf с пределами интеграции вx а такжеy дано теми регионами, гдеf оцениваетМеньше чемf(x1, y1), т.е.f(x, y)