पायथन में सीडीएफ की गणना और प्लॉट कैसे करें

आप पायथन में संचयी वितरण फ़ंक्शन (सीडीएफ) की गणना करने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं:

 #sortdata
x = np. sort (data)

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

#plot CDF
plt. plot (x, y)

निम्नलिखित उदाहरण दिखाते हैं कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण 1: यादृच्छिक वितरण सीडीएफ

निम्नलिखित कोड दिखाता है कि पायथन में डेटा के यादृच्छिक नमूने के लिए संचयी वितरण फ़ंक्शन (सीडीएफ) की गणना और प्लॉट कैसे करें:

 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 ')

एक्स-अक्ष कच्चे डेटा मान प्रदर्शित करता है और वाई-अक्ष संबंधित सीडीएफ मान प्रदर्शित करता है।

उदाहरण 2: सामान्य वितरण सीडीएफ

यदि आप किसी ज्ञात वितरण (जैसे सामान्य वितरण ) के संचयी वितरण फ़ंक्शन को प्लॉट करना चाहते हैं, तो आप SciPy लाइब्रेरी से निम्नलिखित फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 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 ') 

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