كيفية حساب ورسم cdf في بايثون

يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لحساب دالة التوزيع التراكمي (CDF) في بايثون:

 #sortdata
x = np. sort (data)

#calculate CDF values
y = 1. * np. range (len(data)) / (len(data) - 1)

#plot CDF
plt. plot (x, y)

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال 1: التوزيع العشوائي CDF

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية حساب ورسم دالة التوزيع التراكمي (CDF) لعينة عشوائية من البيانات في بايثون:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt

#define random sample of data
data = np. random . rann (10000)

#sortdata
x = np. sort (data)

#calculate CDF values
y = 1. * np. range (len(data)) / (len(data) - 1)

#plot CDF
plt. plot (x, y)
plt. xlabel (' x ')

يعرض المحور السيني قيم البيانات الأولية ويعرض المحور الصادي قيم CDF المقابلة.

مثال 2: التوزيع الطبيعي CDF

إذا كنت تريد رسم دالة التوزيع التراكمي لتوزيع معروف (مثلالتوزيع العادي )، فيمكنك استخدام الوظائف التالية من مكتبة SciPy :

 import numpy as np
import scipy
import matplotlib. pyplot as plt

#generate data from normal distribution
data = np. random . rann (1000)

#sortdata
x = np. sort (data)

#calculate CDF values
y = scipy. stats . norm . cdf (x)

#plot CDF
plt. plot (data_sorted, norm_cdf)

#plot CDF
plt. plot (x, y)
plt. xlabel (' x ') 

مصادر إضافية

CDF أو PDF: ما الفرق؟
كيفية إنشاء منحنى الجرس في بايثون
كيفية حساب درجات Z في بايثون