Como calcular e plotar um cdf em python
Você pode usar a seguinte sintaxe básica para calcular a função de distribuição cumulativa (CDF) em Python:
#sortdata x = np. sort (data) #calculate CDF values y = 1. * np. range (len(data)) / (len(data) - 1) #plot CDF plt. plot (x, y)
Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática.
Exemplo 1: Distribuição Aleatória CDF
O código a seguir mostra como calcular e traçar uma função de distribuição cumulativa (CDF) para uma amostra aleatória de dados em Python:
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 ')
O eixo x exibe os valores dos dados brutos e o eixo y exibe os valores CDF correspondentes.
Exemplo 2: Distribuição Normal CDF
Se quiser traçar a função de distribuição cumulativa de uma distribuição conhecida (como a distribuição normal ), você pode usar as seguintes funções da biblioteca 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 ')
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