python作经验分布函数
时间: 2023-10-13 10:00:17 浏览: 135
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:
```python
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。
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```
from scipy import stats
percentile = stats.percentileofscore(data, 100)
```
输出的 percentil 就是对应的百分位数
注意在使用前应当import scipy
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1. 导入必要的库,包括numpy和matplotlib.pyplot。
2. 定义样本数据数组sample,其中包含所有观测值。
3. 定义绘图的横轴范围x。
4. 调用函数Fn(x, sample, m)来计算样本数据的经验分布函数值。
5. 使用plot函数绘制经验分布函数的图像。
6. 使用show函数显示图像。