Python에서 카이제곱 분포를 그리는 방법

Python에서 카이제곱 분포를 그리려면 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 #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 ))

x 배열은 x축의 범위를 정의하고 plt.plot()은 지정된 자유도를 사용하여 카이제곱 분포의 플롯을 생성합니다.

다음 예에서는 이러한 기능을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 단일 카이제곱 분포 그리기

다음 코드는 자유도가 4인 단일 카이제곱 분포 곡선을 그리는 방법을 보여줍니다.

 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 )) 

차트에서 선의 색상과 너비를 변경할 수도 있습니다.

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

예 2: 여러 카이제곱 분포 도표화

다음 코드는 다양한 자유도로 여러 카이제곱 분포 곡선을 그리는 방법을 보여줍니다.

 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 () 

자유롭게 선 색상을 변경하고 제목과 축 레이블을 추가하여 차트를 완성하세요.

 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 ) 

plt.plot() 함수에 대한 자세한 설명은 matplotlib 설명서를 참조하세요.