можно так

Two-dimensional kernel density estimation with an axis-aligned bivariate normal kernel, evaluated on a square grid.

Usage:

kde2d(x, y, h, n = 25, lims = c(range(x), range(y)))

attach(geyser) f2 <- kde2d(duration, waiting, n = 50, lims = c(0.5, 6, 40, 100), h = c(width.SJ(duration), width.SJ(waiting)) ) image(f2, zlim = c(0, 0.05))

contourf - функция в матлабе (наверно, в октаве тоже) строит такие графики.

Тупой вариант: каждой точке данных сопоставить 2D гауссову функцию и найти сумму этих функций в каждой точке сетки. Если я правильно понял, это то же самое, что и

Two-dimensional kernel density estimation with an axis-aligned bivariate normal kernel, evaluated on a square grid.

И смысл сего комментария, ну кроме того, чтобы показать «мол сам додумался до того, для чего уже придумали целый термин»?

И смысл сего комментария

Шкворец.

http://mathgl.sourceforge.net/doc_en/doc_en_22.html#Dens-sample

http://mathgl.sourceforge.net/doc_en/doc_en_22.html#Dens-sample

Спасибо.

В принципе, udav/MathGL что-то строит:

read a '/home/pacify/sample.dat'
axis
alpha
dens a

Скорее уж так:

# убедитесь, что читаете двумерный массив a_{ij}
read a '/home/pacify/sample.dat'
subplot 2 2 0:title 'input'
axis
crange a:dens a '#'
subplot 2 2 1:title 'output'
...

или тоже самое на C/C++

mglData a; // заполняется Вами
mglGraph gr;

gr.SubPlot(2,2,0); gr.Title("Input");
gr.Axis();
gr.SetRange('c',a); gr.Dens(a,"#");

gr.SubPlot(2,2,1); gr.Title("Output");
...

но не совсем то, что мне нужно. Проще на C+OpenGL написать программку.

Это как Вам нравится. Только со шрифтами намучаетесь и с пр.

Только со шрифтами намучаетесь и с пр.

Не совсем. При попытке скролла/зума построенного графика:

$ udav
Ошибка сегментирования