Chi2cdf上层python

所以我把Matlab翻译成python代码，遇到了这一行

Pv = chi2cdf(Devk,Md,'upper');

其中，Devk是一个三维矩阵，Md是df=10

我在寻找Python中的等价物。 我发现：

from scipy.stats import chi2
Pv = chi2.cdf(Devk,Md)

然而，这并没有给出类似的结果，我猜是因为Matlab的“上限”参数。有人知道如何在Python中实现这一点吗

有人要求制作一些玩具数据来说明问题：

Matlab：

Devk = [1,2,3,4,5]
Md = 10
Pv = chi2cdf(Devk,Md,'upper')
Pv =
0.9998    0.9963    0.9814    0.9473    0.8912

Python:

from scipy.stats import chi2
Devk = np.array([1,2,3,4,5])
Md = 10
Pv = chi2.cdf(Devk,Md)
Pv
Out[125]: array([0.00017212, 0.00365985, 0.01857594, 0.05265302, 0.10882198])

---

我认为以下观点是正确的：

chi2cdf(..., 'upper') == (1 .- chi2cdf(...))

因此，在Python代码中，您可能必须执行以下操作：

from scipy.stats import chi2

Pv = 1 - chi2.cdf(Devk, Md)

编辑： 更好地使用：

Pv = chi2.sf(Devk, Md)

---

因为，根据，生存函数

sf（）

（也被定义为

1-cdf（）

）有时更精确

我会把MATLAB和Python的输出添加到你的问题中，用于toy

Devk

和

Md

输入。Devk是一个非常大的矩阵，由500x8x8组成，其中的数字变化很大。但是对于Matlab和Python都是类似的。Md只是两者的数字10。好的，但是你能用玩具数据重现意外的行为吗？啊，注意并添加