pearson绘图函数
时间: 2023-05-28 15:07:46 浏览: 60
Pearson绘图函数是一种用于检查数据是否符合正态分布的方法,它可以帮助我们确定数据的偏态和峰度。这个函数可以通过以下代码实现:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import pearson3
import matplotlib.pyplot as plt
def pearson_plot(data):
# 计算数据的偏度和峰度
skewness = np.mean((data - np.mean(data))**3) / np.mean((data - np.mean(data))**2)**(3/2)
kurtosis = np.mean((data - np.mean(data))**4) / np.mean((data - np.mean(data))**2)**2 - 3
# 生成正态分布的概率密度函数
x = np.linspace(pearson3.ppf(0.001, skewness, loc=0, scale=1), pearson3.ppf(0.999, skewness, loc=0, scale=1), 100)
y = pearson3.pdf(x, skewness, loc=0, scale=1)
# 绘制数据的直方图和正态分布的概率密度函数
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.hist(data, bins=20, density=True, alpha=0.5)
ax.plot(x, y, 'r-', lw=2, alpha=0.5)
# 添加标题和标签
ax.set_title('Pearson plot', fontsize=16)
ax.set_xlabel('Data', fontsize=14)
ax.set_ylabel('Probability density', fontsize=14)
ax.legend(['Normal distribution', 'Data'], fontsize=14)
# 显示图像
plt.show()
```
这个函数使用`scipy`库中的`pearson3`函数生成正态分布的概率密度函数,然后使用`matplotlib`库绘制数据的直方图和正态分布的概率密度函数。最后,添加标题和标签,并显示图像。
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