python作经验分布函数

在Python中，可以使用SciPy库中的`stats`模块来计算经验分布函数（ECDF）。下面是一个示例代码：

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

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

# 计算经验分布函数
ecdf = stats.ecdf(data)

# 绘制经验分布函数图形
x = np.linspace(min(data), max(data), num=100)
y = ecdf(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('ECDF')
plt.title('Empirical Cumulative Distribution Function')
plt.show()

上述代码中，首先生成了一个包含1000个来自标准正态分布的随机样本数据。然后使用`stats.ecdf`函数计算了经验分布函数，并将其存储在`ecdf`变量中。最后，使用Matplotlib库绘制了经验分布函数的图形。

希望这个例子能帮到你！如果有任何问题，请随时问我。