Python處理PDF與CDF例項

2022-10-04 14:51:31 字數 1969 閱讀 9113

在拿到資料後,最需要做的工作之一就是檢視一下自己的資料分布情況。而針對資料的分布,又包括pdf和cdf兩類。

下面介紹使用python生成pdf的方法:

使用matplotlib的畫圖介面hist(),直接畫出pdf分布;

使用numpy的資料處理函式histogram(),可以生成pdf分布資料,方便進行後續的資料處理,比如進一步生成cdf;

使用seaborn的distplot(),好處是可以進行pdf分布的擬合,檢視自己資料的分布型別;

上圖所示為採用3種演算法生成的pdf圖。下面是源**。

from scipy import stats

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import seaborn as sns

arr = np.random.normal(size=100)

# plouwsobaat histogram

plt.subplot(221)

plt.hist(arr)

# obtain histogram data

plt.subplot(222)

hist, bin_edges = np.histogram(arr)

plt.plot(hist)

# fit histogram curve

plt.subplot(223)

sns.distplot(arr, kde=false, fit=stats.gamma, rug=true)

plt.show()

下面介紹使用python生成cdf的方法:

使用numpy的資料處理函式histogram(),生成pdf分布資料,進一步生成cdf;

使用seaborn的cumfreq(),直接畫出cdf;

上圖所示為採用2種演算法生成的cdf圖。下面是源**。

from scipy import stats

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import seaborn as sns

arr = np.random.normal(size=100)

plt.subplot(121)

hist, bin_edges = np.histogram(arr)

cdf = np.cumsum(hist)

plt.plot(cdf)

plt.subplot(122)

cdf = stats.cumfreq程式設計客棧rr)

plt.plot(cdf[0])

plt.show()

在更多時候,需要把pdf和cdf放在一起,可以更好的顯示資料分布。這個實現需要把pdf和cdf分別進行歸一化。

上圖所示為歸一化的pdf和cdf。下面是源**。

from scipy import stats

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import seaborn as sns

程式設計客棧

arr = np.r

hist, bin_edges = np.histogram(arr)

width = (bin_edges[1] - bin_edges[0]) * 0.8

plt.bar(bin_edges[1:], hist/max(hist), width=width, color='#5b9bd5')

cdf = np.cumsum(hist/sum(hist))

plt.plot(bin_edges[1:], cdf, '-*', color='#ed7d31')

plt.xlim([-2, 2])

plt.ylim([0, 1])

plt.grid()

plt.show()

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