Python：如何在给定数字数组的情况下绘制cdf函数

我在Windows上工作。我只想输入一个数组，然后得到数组的cdf。

这就是你想要的吗？ 我提供了一个近似cdf的函数，并绘制了它。 （假设要输入具有y值的pdf数组）

这就是你想要的吗？ 我提供了一个近似cdf的函数，并绘制了它。 （假设要输入具有y值的pdf数组）

---

首先，您可以像这样实现CDF：

from bisect import bisect_left

class discrete_cdf:
    def __init__(self, data):
        self._data = data # must be sorted
        self._data_len = float(len(data))

    def __call__(self, point):
        return (len(self._data[:bisect_left(self._data, point)]) /
                self._data_len)

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

cdf = discrete_cdf(your_data)
xvalues = range(0, max(your_data))
yvalues = [cdf(point) for point in xvalues]
plt.plot(xvalues, yvalues)

使用上面的类，可以按如下方式绘制：

from bisect import bisect_left

class discrete_cdf:
    def __init__(self, data):
        self._data = data # must be sorted
        self._data_len = float(len(data))

    def __call__(self, point):
        return (len(self._data[:bisect_left(self._data, point)]) /
                self._data_len)

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

cdf = discrete_cdf(your_data)
xvalues = range(0, max(your_data))
yvalues = [cdf(point) for point in xvalues]
plt.plot(xvalues, yvalues)

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编辑：一个

arange

在这里没有意义，对于x和x+1之间的所有点，cdf将始终是相同的。

首先，您可以这样实现cdf：

from bisect import bisect_left

class discrete_cdf:
    def __init__(self, data):
        self._data = data # must be sorted
        self._data_len = float(len(data))

    def __call__(self, point):
        return (len(self._data[:bisect_left(self._data, point)]) /
                self._data_len)

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

cdf = discrete_cdf(your_data)
xvalues = range(0, max(your_data))
yvalues = [cdf(point) for point in xvalues]
plt.plot(xvalues, yvalues)

使用上面的类，可以按如下方式绘制：

from bisect import bisect_left

class discrete_cdf:
    def __init__(self, data):
        self._data = data # must be sorted
        self._data_len = float(len(data))

    def __call__(self, point):
        return (len(self._data[:bisect_left(self._data, point)]) /
                self._data_len)

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

cdf = discrete_cdf(your_data)
xvalues = range(0, max(your_data))
yvalues = [cdf(point) for point in xvalues]
plt.plot(xvalues, yvalues)

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编辑：一个

arange

在那里没有意义，在x和x+1之间的所有点的cdf都是相同的。

你有matplotlib和numpy/scipy可用吗？@Bruce:另外，你所说的数组cdf是什么意思？cdf必须根据特定的分布进行计算。@Space\u C0wb0y：假设X包含实验结果，我们可以计算概率。e、 g.X=[1,3,4,5,7,8,10]。P（X<1）=0，P(X@Bruce：那

P呢(X@Space_C0wb0y：4/7，是的，我的数据总是离散的。你有matplotlib和numpy/scipy可用吗？@Bruce：还有，你说的数组的cdf是什么意思？cdf必须根据某个分布计算。@Space_C0wb0y：我们可以假设X包含实验结果来计算概率。例如，X=[1,3,4,5,7,8,10]。P（X<1）=0，P(X@Bruce：那
P呢(X@Space_C0wb0y：4/7，是的，我的数据总是离散的。很好的解决方案。你可以简化
len（self.\u data[：bisect\u left（self.\u data，point）]）
到
bisect\u left（self.\u data，point）
，因为切片已经指定了长度。也许
对分\u right
也会更好，因为CDF用于P（X）的点，你应该记住self也包含在函数调用中，因此当你调用“离散\u CDF（你的数据）”时，你实际上在做“离散\u CDF（self，你的数据）”。因此，最好在函数“def uu init uuu（self，data）：“@RaeinHashemi它不仅更好，而且实际上是必需的-所示代码不正确，感谢您指出！类给了我一个语法错误-
返回（len（self.\u data[：bisect_left（self.\u data，point）]之间缺少一些东西）
和
self.\u data\u len）
在类的最后两行？@ru111是的，那里应该有一个除法（
/
），这在一些编辑中丢失了。谢谢你指出了这一点！很好的解决方案。你可以简化
len（self.\u data[：bisect\u left（self.\u data，point）]
到
bisect left（self.\u data，point）
，因为切片已经指定了长度。也许
对分\u right
也会更好，因为CDF用于P（X）的点，你应该记住self也包含在函数调用中，因此当你调用“离散\u CDF（你的数据）”时，你实际上在做“离散\u CDF（self，你的数据）”。因此，最好在函数“def uu init uuu（self，data）：“@RaeinHashemi它不仅更好，而且实际上是必需的-所示代码不正确，感谢您指出！类给了我一个语法错误-
返回（len（self.\u data[：bisect_left（self.\u data，point）]之间缺少一些东西）
和
self.\u data\u len）
在课程的最后两行？@ru111是的，那里应该有一个除法（
/
），这在一些编辑中丢失了。感谢您指出这一点！