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PythonのMatplotlibで累積分布関数をプロットする方法は？

cdfをプロットするには Pythonのmatplotlibでは、次の手順を実行できます-

  • 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。

  • 変数を初期化するN サンプルデータの数。

  • numpyを使用してランダムデータを作成します。

  • データを使用して一連のデータのヒストグラムを計算します およびbins=10 。

  • 確率分布関数（pdf）を見つけます。

  • pdfを使用する （ステップ5）、 cdfを計算します 。

  • cdfをプロットします ラベル「CDF」のplot（）メソッドを使用します。

  • プロットに凡例を配置します。

  • 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。

例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

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

N = 500
data = np.random.randn(N)
count, bins_count = np.histogram(data, bins=10)
pdf = count / sum(count)
cdf = np.cumsum(pdf)
plt.plot(bins_count[1:], cdf, label="CDF")
plt.legend()
plt.show()

出力

PythonのMatplotlibで累積分布関数をプロットする方法は？


  1. Matplotlib Pythonで単一のポイントをプロットするにはどうすればよいですか？

    matplotlibで単一のデータポイントをプロットするには、次の手順を実行できます- xとyのリストを単一の値で初期化します。 X軸とY軸の範囲を0〜5に制限します。 現在のラインスタイルでグリッドをレイアウトします。 marker =o、markeredgecolor =red、markerfacecolor =green でplot（）メソッドを使用してxとyをプロットします 。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["

  2. Matplotlibを使用してPythonで3D密度マップをプロットする方法は？

    matplotlibを使用してPythonで3D密度マップをプロットするには、次の手順を実行できます- numpyを使用してside、x、y、zを作成します。 Numpy linspace 3番目の数値に基づいて2つのポイント間にデータを作成するのに役立ちます。 サイドデータを使用して、座標ベクトルから座標行列を返します。 xとyを使用して指数データを作成します（ステップ2）。 pcolormesh（）を使用して、不規則な長方形グリッドで疑似カラープロットを作成します メソッド。 図を表示するには、 show（）を使用します メソッド。 例 from m