Matplotlibで累積分布関数（CDF）の対数プロットを表示する方法

Matplotlibで累積分布関数（CDF）の対数プロットを表示するには、以下の手順に従います。両軸を対数スケールにすることで、正規分布から大きく外れたデータや桁違いの値を持つデータも見やすく可視化できます。

手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット間およびその周囲のパディングを調整します。
• サンプルデータの個数を表す変数 N を初期化します。
• NumPy を使ってデータ X2 と F2 を作成します。
• plot() メソッドで X2 と F2 をプロットします。
• x 軸と y 軸を対数スケールに設定します。
• show() メソッドで図を表示します。

コード例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

N = 100
data = np.random.randn(N)
X2 = np.sort(data)
F2 = np.array(range(N))/float(N)

plt.plot(X2, F2)

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

plt.show()

コードの解説

このコードでは、まず np.random.randn(N) によって平均0・分散1の正規分布に従う乱数を100個生成し、np.sort() で昇順に並べ替えて経験的累積分布の x 値としています。y 値の F2 は、0〜1 の範囲に均等に配置された累積確率です。続いて plt.xscale('log') と plt.yscale('log') を呼び出すことで、両軸が対数スケールに切り替わり、裾の重い分布や広いダイナミックレンジを持つデータの挙動を直感的に把握できるようになります。

出力結果