Как построить распределение хи-квадрат в python

Чтобы построить распределение хи-квадрат в Python, вы можете использовать следующий синтаксис:

 #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 ))

Массив x определяет диапазон оси x, а plt.plot() создает график распределения хи-квадрат с указанными степенями свободы.

Следующие примеры показывают, как использовать эти функции на практике.

Пример 1. Построение графика единичного распределения хи-квадрат

Следующий код показывает, как построить одну кривую распределения Хи-квадрат с 4 степенями свободы.

 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 )) 

Вы также можете изменить цвет и толщину линии на графике:

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

Пример 2. Построение графика нескольких распределений хи-квадрат

Следующий код показывает, как построить несколько кривых распределения хи-квадрат с разными степенями свободы:

 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 () 

Не стесняйтесь менять цвета линий и добавлять заголовок и метки осей, чтобы завершить диаграмму:

 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 ) 

Обратитесь к документации matplotlib для подробного объяснения функции plt.plot() .