Come calcolare e tracciare un cdf in python

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per calcolare la funzione di distribuzione cumulativa (CDF) in Python:

 #sortdata
x = np. sort (data)

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

#plot CDF
plt. plot (x, y)

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio 1: CDF di distribuzione casuale

Il codice seguente mostra come calcolare e tracciare una funzione di distribuzione cumulativa (CDF) per un campione casuale di dati in Python:

 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 ')

L’asse x mostra i valori dei dati grezzi e l’asse y mostra i valori CDF corrispondenti.

Esempio 2: distribuzione normale CDF

Se desideri tracciare la funzione di distribuzione cumulativa di una distribuzione nota (come la distribuzione normale ), puoi utilizzare le seguenti funzioni dalla libreria 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 ') 

Risorse addizionali

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