Come tracciare una distribuzione chi-quadrato in python

Per tracciare una distribuzione Chi-quadrato in Python, puoi utilizzare la seguente sintassi:

 #x-axis ranges from 0 to 20 with .001 steps
x = np. arange (0, 20, 0.001)

#plot Chi-square distribution with 4 degrees of freedom
plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 4 ))

L’ x- array definisce l’intervallo dell’asse x e plt.plot() produce il grafico della distribuzione chi-quadrato con i gradi di libertà specificati.

I seguenti esempi mostrano come utilizzare queste funzioni nella pratica.

Esempio 1: tracciare una singola distribuzione chi-quadrato

Il codice seguente mostra come tracciare una singola curva di distribuzione Chi-quadrato con 4 gradi di libertà

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
from scipy. stats import chi2

#x-axis ranges from 0 to 20 with .001 steps
x = np. arange (0, 20, 0.001)

#plot Chi-square distribution with 4 degrees of freedom
plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 4 )) 

Puoi anche modificare il colore e la larghezza della linea nel grafico:

 plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 4 ), color=' red ', linewidth= 3 ) 

Esempio 2: tracciare più distribuzioni chi-quadrato

Il codice seguente mostra come tracciare più curve di distribuzione chi quadrato con diversi gradi di libertà:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
from scipy. stats import chi2

#x-axis ranges from 0 to 20 with .001 steps
x = np. arange (0, 20, 0.001)

#define multiple Chi-square distributions
plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 4 ), label=' df: 4 ')
plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 8 ), label=' df: 8 ') 
plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 12 ), label=' df: 12 ') 

#add legend to plot
plt. legend () 

Sentiti libero di cambiare i colori delle linee e aggiungere un titolo e le etichette degli assi per completare il grafico:

 import numpy as np
import matplotlib. pyplot as plt
from scipy. stats import chi2

#x-axis ranges from 0 to 20 with .001 steps
x = np. arange (0, 20, 0.001)

#define multiple Chi-square distributions
plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 4 ), label=' df: 4 ', color=' gold ')
plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 8 ), label=' df: 8 ', color=' red ')
plt. plot (x, chi2. pdf (x, df= 12 ), label=' df: 12 ', color=' pink ') 

#add legend to plot
plt. legend (title=' Parameters ')

#add axes labels and a title
plt. ylabel (' Density ')
plt. xlabel (' x ')
plt. title (' Chi-Square Distributions ', fontsize= 14 ) 

Fare riferimento alla documentazione matplotlib per una spiegazione dettagliata della funzione plt.plot() .