Jak obliczyć i wykreślić cdf w pythonie

Do obliczenia funkcji dystrybucji skumulowanej (CDF) w Pythonie można użyć następującej podstawowej składni:

 #sortdata
x = np. sort (data)

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

#plot CDF
plt. plot (x, y)

Poniższe przykłady pokazują, jak używać tej składni w praktyce.

Przykład 1: CDF z losową dystrybucją

Poniższy kod pokazuje, jak obliczyć i wykreślić funkcję rozkładu skumulowanego (CDF) dla losowej próbki danych w Pythonie:

 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 ')

Oś x wyświetla surowe wartości danych, a oś y wyświetla odpowiednie wartości CDF.

Przykład 2: CDF o rozkładzie normalnym

Jeśli chcesz wykreślić funkcję rozkładu skumulowanego znanego rozkładu (takiego jak rozkład normalny ), możesz użyć następujących funkcji z biblioteki SciPy :

 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 ') 

Dodatkowe zasoby

CDF lub PDF: jaka jest różnica?
Jak utworzyć krzywą dzwonową w Pythonie
Jak obliczyć wyniki Z w Pythonie