Python에서 cdf를 계산하고 플롯하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 Python에서 CDF(누적 분포 함수)를 계산할 수 있습니다.

 #sortdata
x = np. sort (data)

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

#plot CDF
plt. plot (x, y)

다음 예에서는 이 구문을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: 무작위 분포 CDF

다음 코드는 Python에서 임의의 데이터 샘플에 대한 누적 분포 함수(CDF)를 계산하고 플롯하는 방법을 보여줍니다.

 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 ')

x축은 원시 데이터 값을 표시하고 y축은 해당 CDF 값을 표시합니다.

예 2: 정규 분포 CDF

알려진 분포(예: 정규 분포 )의 누적 분포 함수를 플롯하려면 SciPy 라이브러리에서 다음 함수를 사용할 수 있습니다.

 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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