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()
本文標題: python處理pdf與cdf例項
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Python處理pdf檔案的包
分類 python 2012 06 08 12 09 33人閱讀收藏 舉報 reportlab 強大的生成pdf檔案的庫。主頁 主要功能 pdfminer 主要用於分析pdf文字內容的工具。主頁 主要功能 簡單講,如果只折騰現成的pdf檔案,用pypdf,如果要生成新內容的pdf檔案用reportl...
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