Jak wykreślić rozkład chi-kwadrat w pythonie

Aby wykreślić rozkład Chi-kwadrat w Pythonie, możesz użyć następującej składni:

 #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 ))

Tablica x definiuje zakres osi x, a plt.plot() tworzy wykres rozkładu chi-kwadrat z określonymi stopniami swobody.

Poniższe przykłady pokazują, jak wykorzystać te funkcje w praktyce.

Przykład 1: Wykreślanie pojedynczego rozkładu chi-kwadrat

Poniższy kod pokazuje, jak wykreślić pojedynczą krzywą rozkładu chi-kwadrat z 4 stopniami swobody

 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 )) 

Możesz także zmienić kolor i szerokość linii na wykresie:

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

Przykład 2: Wykreślanie wielu rozkładów chi-kwadrat

Poniższy kod pokazuje, jak wykreślić wiele krzywych rozkładu chi-kwadrat o różnych stopniach swobody:

 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 () 

Możesz zmienić kolory linii oraz dodać tytuł i etykiety osi, aby uzupełnić wykres:

 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 ) 

Szczegółowe wyjaśnienie funkcji plt.plot() można znaleźć w dokumentacji matplotlib .