python画累积分布图

以下是使用Python绘制累积分布图的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 绘制累积分布图
fig, ax = plt.subplots()
n, bins, patches = ax.hist(data, cumulative=True, bins=50, density=True, histtype='step', label='Cumulative')
ax.grid(True)
ax.legend(loc='right')
ax.set_title('Cumulative Distribution')
ax.set_xlabel('Value')
ax.set_ylabel('Probability')
plt.show()

解释代码：

- `np.random.normal(size=1000)` 生成1000个正态分布的随机数作为数据。
- `plt.subplots()` 创建一个包含单个轴的图形。
- `ax.hist()` 使用给定的数据绘制直方图。
- `cumulative=True` 将直方图设置为累积分布。
- `bins=50` 将数据分为50个区间。
- `density=True` 将频率规范化为概率密度。
- `histtype='step'` 绘制直方图的线条而不是填充颜色。
- `label='Cumulative'` 添加图例标签。
- `ax.grid(True)` 添加网格线。
- `ax.legend(loc='right')` 添加图例。
- `ax.set_title('Cumulative Distribution')` 设置图形标题。
- `ax.set_xlabel('Value')` 设置x轴标签。
- `ax.set_ylabel('Probability')` 设置y轴标签。
- `plt.show()` 显示图形。