Python scipy：缩放概率图

我有38400个正态分布的测量值。平均值为-4.10e-11，西格玛为0.0229。毫不奇怪，概率图的斜率为0.0229。对于绘制和异常值检测，我希望以1的斜率绘制它。理论分位数的范围应与观测值大致相同，即介于-0.09和+0.09之间。 我该怎么做

（对于代码示例，我使用随机数而不是实际测量值）

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我想这就是你的意思

我根据理论cdf绘制样本cdf，得到的散点图应该围绕一条斜率为1的线聚集

from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

N = 100
mean = -4.10e-11
sigma = 0.0229
sample = norm.rvs(loc=mean, scale=sigma, size=N)

sample_cdf = sorted(sample)

quantile_points = [(_-0.5)/N for _ in range(1,1+N)]
theoretical_cdf = [norm.ppf(_, loc=mean, scale=sigma) for _ in quantile_points]

plt.plot([theoretical_cdf[-1], theoretical_cdf[0]], [theoretical_cdf[-1], theoretical_cdf[0]], 'r-', zorder=1)
plt.scatter(sample_cdf, theoretical_cdf, zorder=2)
plt.show()

这里有一个结果图。没有虚饰

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你的日常工作正是我想要的。谢谢唯一的问题是速度非常慢。对于38400个数据点，stats.probplot大约需要90毫秒，而norm.ppf在我的计算机上需要6.7秒。令人毛骨悚然。不幸的是，我不知道numpy/scipy使用什么算法来计算逆矩阵，因此无法提出替代方案。（我知道有不同的方法。）我想你需要经常这样做。

from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

N = 100
mean = -4.10e-11
sigma = 0.0229
sample = norm.rvs(loc=mean, scale=sigma, size=N)

sample_cdf = sorted(sample)

quantile_points = [(_-0.5)/N for _ in range(1,1+N)]
theoretical_cdf = [norm.ppf(_, loc=mean, scale=sigma) for _ in quantile_points]

plt.plot([theoretical_cdf[-1], theoretical_cdf[0]], [theoretical_cdf[-1], theoretical_cdf[0]], 'r-', zorder=1)
plt.scatter(sample_cdf, theoretical_cdf, zorder=2)
plt.show()