在 Python 中计算累积分布函数

Najwa Riyaz 2023年1月30日 2021年7月9日
  1. 在 Python 中使用 numpy.arange() 计算 CDF
  2. 在 Python 中使用 numpy.linspace() 计算 CDF
在 Python 中计算累积分布函数

术语累积分布函数或 CDF 是一个函数 y=f(x),其中 y 表示整数 x 或任何低于 x 的数字从分布中随机选择的概率。

它是通过使用 NumPy 库中的以下函数在 Python 中计算的。

  1. numpy.arange() 函数返回一个 ndarray 的均匀间隔值。
  2. numpy.linspace() 函数返回给定间隔内均匀间隔值的 ndarray

在 Python 中使用 numpy.arange() 计算 CDF

NumPy 标准库包含用于在 Python 中确定 CDF 的 arange() 函数。

为此,首先导入 NumPy 库。

arange() 函数返回一个由均匀间隔的值组成的 ndarray

下面的示例演示了使用 Python 中的 numpy.arange() 函数实现 CDF 函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

data = numpy.random.randn(5)
print("The data is-",data)
sorted_random_data = numpy.sort(data)
p = 1. * numpy.arange(len(sorted_random_data)) / float(len(sorted_random_data) - 1)
print("The CDF result is-",p)

fig = plt.figure()
fig.suptitle('CDF of data points')
ax2 = fig.add_subplot(111)
ax2.plot(sorted_random_data, p)
ax2.set_xlabel('sorted_random_data')
ax2.set_ylabel('p')

在这里,randn() 函数用于返回使用标准正态分布的数据样本。由于提到了 randn(5),因此使用 5 个随机值构建了一个 1Darray。

接下来,使用 sort() 函数对数据进行排序,然后使用 arange() 函数计算 CDF。

输出 :

The data is- [ 0.14213322 -1.28760908  0.94533922  0.82004319  1.08232731]
The CDF result is- [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

图形按照 CDF 函数显示。

Python

在 Python 中使用 numpy.linspace() 计算 CDF

NumPy 标准库包含用于在 Python 中确定 CDF 的 linspace() 函数。为此,首先导入 NumPy 库。

linspace() 函数返回指定间隔内均匀间隔数字的 ndarray

这是一个示例,演示了在 Python 中使用 numpy.linspace() 实现 CDF 函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(5)
print("The data is-",data)
sorted_random_data = np.sort(data)
np.linspace(0, 1, len(data), endpoint=False)

print("The CDF result using linspace =\n",p)

fig = plt.figure()
fig.suptitle('CDF of data points')
ax2 = fig.add_subplot(111)
ax2.plot(sorted_random_data, p)
ax2.set_xlabel('sorted_random_data')
ax2.set_ylabel('p')

在这里,randn() 函数用于返回使用标准正态分布的数据样本。接下来,使用 sort() 函数对数据进行排序,然后使用 arange() 函数计算 CDF。

输出:

The data is- [-0.92106668 -0.05998132  0.02102705 -0.84778184  0.90815869]
The CDF result using linspace =
 [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

图表按照 CDF 函数显示,如下所示。

Python CDF 2

相关文章 - Python Math