用python 画Q-Q图

好的，以下是用 Python 画 Q-Q 图的代码示例：

import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 计算正态分布的分位数
quantiles = np.linspace(0, 1, num=100)
expected = stats.norm.ppf(quantiles)

# 计算数据的分位数
data_quantiles = np.quantile(data, quantiles)

# 绘制 Q-Q 图
plt.plot(expected, data_quantiles, 'o')
plt.plot([np.min(expected), np.max(expected)], [np.min(expected), np.max(expected)], '-')
plt.xlabel('Theoretical quantiles')
plt.ylabel('Sample quantiles')
plt.title('Q-Q plot')
plt.show()

你可以将你的数据替换为 `data` 变量，然后运行代码来绘制 Q-Q 图。Q-Q 图用于检查一个样本是否来自某个特定的分布，如果样本的分布与该特定分布相似，则点应该近似地位于一条直线上。

相关问题

python画Q版迪迦奥特曼

在Python中，可以使用PIL（Python Imaging Library）或者其更现代的替代品如Pillow库来绘制简单的Q版迪迦奥特曼图像。这里提供一个简化的示例，我们将只描绘出基本的形状，因为创建详细的Q版形象需要更多的像素处理和图形设计技巧。

首先，你需要安装Pillow库，如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install pillow

然后，你可以尝试编写如下代码作为基础框架：

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 定义迪迦头部、身体和腿部的基本形状
head = (50, 50, 100, 100)  # 圆形头部
body = (150, 150, 200, 150)  # 矩形身体
legs = [(75, 180, 50, 50), (225, 180, 50, 50)]  # 两条矩形腿

# 创建一个新的Image对象
image_size = 400
background_color = (255, 255, 255)
img = Image.new('RGB', (image_size, image_size), background_color)

# 创建ImageDraw对象并设置填充颜色
draw = ImageDraw.Draw(img)
color = (0, 0, 255)  # 蓝色背景

# 绘制迪迦的各个部分
draw.rectangle(head, fill=color)
draw.rectangle(body, fill=color)
for leg in legs:
    draw.rectangle(leg, fill=color)

# 保存结果
img.save("diggā.png", "PNG")

这只是一个非常基础的例子，如果你想让迪迦看起来更像Q版，可以考虑使用更小的尺寸，添加更多细节，比如眼睛、鼻子、嘴巴以及服装线条等。此外，也可以调整颜色和边缘样式来达到更好的效果。

如何用python利用Gamma-Normal方法计算VaR。 假设股票收益率样本内外数据量比为1/2，用样本内数据估计模型参数，再进行滚动窗口预测，在α=5%的前提下计算VaR，并画出VaR的N个预测值的时间序列图。

首先，我们需要安装scipy和numpy库。

然后，我们可以使用以下代码计算Gamma-Normal方法的VaR：

import numpy as np
from scipy.stats import gamma, norm

def gamma_normal_var(alpha, mu, sigma, gamma_shape, gamma_scale, data):
    """
    计算Gamma-Normal方法的VaR
    :param alpha: 置信水平
    :param mu: 正态分布的均值
    :param sigma: 正态分布的标准差
    :param gamma_shape: Gamma分布的形状参数
    :param gamma_scale: Gamma分布的尺度参数
    :param data: 数据
    :return: VaR
    """
    z_alpha = norm.ppf(alpha)
    q_alpha = gamma.ppf(alpha, gamma_shape, scale=gamma_scale)
    var = mu + sigma * z_alpha + q_alpha * (np.exp(mu + sigma * z_alpha) - 1)
    return var

接下来，我们可以使用以下代码来进行滚动窗口预测，并且计算VaR，并画出时间序列图：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")  # 读取数据
data = data["returns"]  # 只使用收益率数据

n = len(data)  # 数据量
window_size = n // 3  # 窗口大小

# 使用前两个窗口的数据估计模型参数
mu = data[:window_size * 2].mean()
sigma = data[:window_size * 2].std()
gamma_shape, _, gamma_scale = gamma.fit(data[:window_size * 2], floc=0)

var_list = []  # 保存VaR的列表
for i in range(window_size * 2, n):
    # 计算当前窗口的VaR
    var = gamma_normal_var(0.05, mu, sigma, gamma_shape, gamma_scale, data[i - window_size * 2:i])
    var_list.append(var)
    
    # 更新模型参数
    mu = data[i - window_size:i].mean()
    sigma = data[i - window_size:i].std()
    gamma_shape, _, gamma_scale = gamma.fit(data[i - window_size:i], floc=0)

# 画出时间序列图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data[window_size * 2:], label="returns")
plt.plot(var_list, label="VaR")
plt.legend()
plt.show()

希望这个代码能够帮助你计算Gamma-Normal方法的VaR，并画出时间序列图。