Comment tracer une distribution du chi carré en Python

Pour tracer une distribution du Chi carré en Python, vous pouvez utiliser la syntaxe suivante :

#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))

Le tableau x définit la plage de l’axe des x et plt.plot() produit la courbe de la distribution du chi carré avec les degrés de liberté spécifiés.

Les exemples suivants montrent comment utiliser ces fonctions dans la pratique.

Exemple 1 : tracer une seule distribution du chi carré

Le code suivant montre comment tracer une seule courbe de distribution du Chi carré avec 4 degrés de liberté

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))

Vous pouvez également modifier la couleur et la largeur de la ligne dans le graphique :

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

Exemple 2 : tracer plusieurs distributions du chi carré

Le code suivant montre comment tracer plusieurs courbes de distribution du Chi carré avec différents degrés de liberté :

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()

N’hésitez pas à modifier les couleurs des lignes et à ajouter un titre et des étiquettes d’axes pour compléter le graphique :

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)

Reportez-vous à la documentation matplotlib pour une explication détaillée de la fonction plt.plot() .