python画累积分布图
时间: 2023-05-19 07:04:26 浏览: 49
可以使用Python中的matplotlib库来画累积分布图。以下是一个简单的例子:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些随机数据
data = np.random.normal(size=1000)
# 画累积分布图
plt.hist(data, cumulative=True, density=True, bins=30)
# 添加标题和标签
plt.title('Cumulative Distribution Plot')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Cumulative Probability')
# 显示图像
plt.show()
```
这段代码将生成一个累积分布图,显示随机数据的累积分布情况。
相关问题
python画概率分布图
Python可以使用各种库来绘制概率分布图,例如matplotlib和seaborn。下面是一个使用matplotlib库绘制概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)图的例子:
首先,我们需要导入所需的库和生成随机数的NumPy库。然后,我们可以使用NumPy生成一些随机数样本作为数据集。
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成随机数样本
data = np.random.normal(0, 1, 1000) # 正态分布样本
# 绘制概率密度函数(PDF)图
plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.7)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Probability Density Function')
# 绘制累积分布函数(CDF)图
sorted_data = np.sort(data)
cdf = np.arange(1, len(data) + 1) / len(data)
plt.figure()
plt.plot(sorted_data, cdf)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Cumulative Probability')
plt.title('Cumulative Distribution Function')
# 显示图形
plt.show()
```
上述代码中,我们使用了`np.random.normal()`函数生成了1000个服从均值为0,标准差为1的正态分布样本。`plt.hist()`函数用于绘制直方图,参数`bins`指定直方图的柱数,`density`参数设为True时,表示绘制的是概率密度函数。`plt.plot()`函数用于绘制累积分布函数(CDF),其中将数据集排序后作为X轴,概率作为Y轴。
最后,我们使用`plt.show()`函数显示图形。
怎么用PYTHON画CDF误差图
要用Python绘制CDF(Cumulative Distribution Function,累积分布函数)误差图,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 导入必要的库:首先,你需要导入`numpy`和`matplotlib.pyplot`库。使用以下代码导入这些库:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 生成数据:根据你的需求,生成一组实际值和预测值的数据。假设你有两个数组`actual_values`和`predicted_values`,它们分别存储了实际值和预测值。
3. 计算CDF:使用NumPy库中的`np.cumsum()`函数计算实际值和预测值的CDF。代码示例如下:
```python
actual_cdf = np.cumsum(actual_values) / np.sum(actual_values)
predicted_cdf = np.cumsum(predicted_values) / np.sum(predicted_values)
```
4. 绘制误差图:使用Matplotlib库中的`plt.plot()`函数将实际值和预测值的CDF绘制出来,并计算误差。代码示例如下:
```python
errors = predicted_cdf - actual_cdf
plt.plot(errors)
plt.xlabel('Data Points')
plt.ylabel('Error')
plt.title('CDF Error')
plt.show()
```
这样,你就可以使用Python绘制CDF误差图了。根据你的需求,可以调整代码中的细节,如数据的生成方式、标签的设置等。