什么是folded cdf

Folded CDF（折叠累积分布函数）是一种在生物信息学中常用的数据可视化方式，用于表示两组样本的比较结果。在Folded CDF中，每个样本的累积分布函数（CDF）被折叠在一起，以便更直观地比较它们之间的差异。Folded CDF常用于比较两组基因表达数据、蛋白质组学数据等。

在Python中，可以使用Matplotlib库中的hist函数和cumsum函数来实现Folded CDF。具体实现方法可以参考以下代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成两组随机数据
data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(1, 1, 1000)

# 计算两组数据的Folded CDF
counts1, bin_edges1 = np.histogram(data1, bins=20)
counts2, bin_edges2 = np.histogram(data2, bins=20)
cdf1 = np.cumsum(counts1 / sum(counts1))
cdf2 = np.cumsum(counts2 / sum(counts2))
folded_cdf = np.abs(cdf1 - cdf2)

# 绘制Folded CDF
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(bin_edges1[1:], folded_cdf, label='Folded CDF')
ax.set_xlabel('Value')
ax.set_ylabel('Folded CDF')
ax.legend()
plt.show()

这段代码使用了Numpy库生成了两组均值分别为0和1的正态分布数据，并使用Matplotlib库中的hist函数和cumsum函数计算了它们的Folded CDF。最后使用Matplotlib库中的plot函数将Folded CDF可视化。运行代码后，可以得到一个展示了两组数据的Folded CDF的折线图。x轴表示数据的取值范围，y轴表示Folded CDF的取值。在这个例子中，两组数据明显不同，Folded CDF的曲线也呈现出明显的差异。