在Python的matplotlib中绘制经验CDF(Cumulative Distribution Function)可以通过以下步骤实现:
- 导入所需的库和模块:import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
- 创建一组样本数据:data = np.random.randn(1000) # 生成1000个服从标准正态分布的随机数
- 对数据进行排序:sorted_data = np.sort(data)
- 计算每个数据点的经验CDF值:cdf = np.arange(1, len(sorted_data) + 1) / len(sorted_data)
- 绘制经验CDF曲线:plt.plot(sorted_data, cdf)
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('CDF')
plt.title('Empirical CDF')
plt.grid(True)
plt.show()
这样就可以在Python的matplotlib中绘制出经验CDF曲线。经验CDF是一种描述数据累积分布情况的方法,横坐标表示数据值,纵坐标表示数据在整个数据集中的累积比例。通过观察经验CDF曲线,可以了解数据的分布情况和累积概率。
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