使用频率DIstribution数据的Python Plotly CDF

CDF（Cumulative Distribution Function）是累积分布函数的缩写，用于描述随机变量的概率分布。它表示随机变量取值小于或等于某个特定值的概率。

在Python中，可以使用Plotly库来绘制CDF图。Plotly是一个交互式可视化库，支持多种图表类型，并且具有丰富的配置选项。

下面是使用Python Plotly绘制CDF图的示例代码：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 生成随机数据
data = np.random.normal(size=1000)

# 计算CDF
x = np.sort(data)
y = np.arange(1, len(x) + 1) / len(x)

# 绘制CDF图
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y, mode='lines'))
fig.update_layout(title='CDF Plot', xaxis_title='Value', yaxis_title='Cumulative Probability')
fig.show()

在这个示例中，我们首先生成了一个包含1000个随机数的数据集。然后，使用np.sort()函数对数据进行排序，并计算每个值对应的累积概率。最后，使用go.Scatter创建一个折线图，并使用update_layout设置图表的标题和坐标轴标签。最后，使用fig.show()显示图表。

CDF图常用于分析数据的分布情况，可以帮助我们了解数据的累积概率分布。在实际应用中，CDF图可以用于比较不同数据集的分布情况、分析随机变量的概率分布等。

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