我想知道是否有人能解释一下scipy.stats中的以下功能:
rv_continuous.expect
rv_continuous.pdf
我已经看过文件了,但我仍然很困惑。
这是我的任务,理论上很简单,但我仍然对这些函数的作用感到困惑。
所以,我有一个区域的列表,16383的值。我希望找到可变区域在较小的值(称为"inf“)和较大的值"sup”之间取任意值的概率。
所以我想的是:
scipy.stats.rv_continuous.pdf(a) #a being the list of areas
scipy.stats.rv_continuous.expect(pdf,
我有一个矩阵z (3 X 20000)。将每行视为随机变量,将每列视为一个模拟。我使用apply命令在中编写了以下函数,以求出3维的经验累积分布函数(EMP.CDF)。这个k变量经验CDF在的第2页“多变量ECDF”一节下进行了解释。
EMP.CDF=function(z) {
# z is a matrix (3 x 20000) and each row is a realization of a random variable
q1=z[1,];q2=z[2,];q3=z[3,]
# qi = the realization of the ith random variable, i=1
如何在Python的matplotlib中绘制一组数字的经验CDF?我正在寻找与pylab的"hist“函数类似的cdf。
我能想到的一件事是:
from scipy.stats import cumfreq
a = array([...]) # my array of numbers
num_bins = 20
b = cumfreq(a, num_bins)
plt.plot(b)