Как рассчитать и построить график cdf в python

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для расчета кумулятивной функции распределения (CDF) в Python:

 #sortdata
x = np. sort (data)

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

#plot CDF
plt. plot (x, y)

Следующие примеры показывают, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример 1: CDF произвольного распределения

Следующий код показывает, как вычислить и построить кумулятивную функцию распределения (CDF) для случайной выборки данных в 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 ')

По оси X отображаются значения необработанных данных, а по оси Y — соответствующие значения CDF.

Пример 2: CDF нормального распределения

Если вы хотите построить кумулятивную функцию распределения известного распределения (например, нормального распределения ), вы можете использовать следующие функции из библиотеки 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 ') 

Дополнительные ресурсы

CDF или PDF: в чем разница?
Как создать колоколообразную кривую в Python
Как вычислить Z-показатели в Python