Python で cdf を計算してプロットする方法

次の基本構文を使用して、Python で累積分布関数 (CDF) を計算できます。

 #sortdata
x = np. sort (data)

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

#plot CDF
plt. plot (x, y)

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: ランダム分布 CDF

次のコードは、Python でデータのランダム サンプルの累積分布関数 (CDF) を計算してプロットする方法を示しています。

 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 ')

X 軸は生データ値を表示し、Y 軸は対応する CDF 値を表示します。

例 2: 正規分布 CDF

既知の分布 (正規分布など) の累積分布関数をプロットする場合は、 SciPyライブラリの次の関数を使用できます。

 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 ') 

追加リソース

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