如何在python中绘制到达间隔时间的CDF

我想为我得到的间隔时间绘制一个cdf，以下是数据集：

301.195365
300.574688
301.236683
0
0
298.485142
270.404616
270.404619
0
0
0
0
0
0
270.357415
270.357394
0
0
0
0
0
0
0
0
...

我尝试了许多在其他主题中找到的建议，但都不适用于我，如下所示：

import scikits.statsmodels as sm
<....>
itr = getColumn("data.csv",0)
ecdf = sm.tools.ECDF(itr)
ax1.plot(itr, ecdf, 'rx')

将scikets.statsmodels导入为sm
itr=getColumn（“data.csv”，0）
ecdf=sm.tools.ecdf（itr）
ax1.绘图（itr、ecdf和rx）

另一个是：

import scipy.stats as stats
<....>
cdf = stats.binom.cdf
ax1.plot(itr, cdf(itr), 'rx')

将scipy.stats导入为stats
cdf=stats.binom.cdf
ax1.绘图（itr、cdf（itr）、‘rx’）

我需要你的一些帮助和解释，因为我不知道cdf是如何工作的，所以我可以把它应用到我的数据中

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谢谢

为了使您的问题更实用，您可以编辑您的问题，将您最初认为不错但不适用于您的建议之一的源代码包括在内。哦，是的，当然！我本来打算这么做的，但我忘了x）零真的是零到达时间吗？如果是这样的话，数据是成批出现的，有些批次只有一个项目。您想要所有数据的CDF（由于批次的原因，在dt=0时会有一个很大的台阶）还是批次之间的CDF（忽略了多个项目到达特定时刻这一事实）？