Python處理PDF與CDF實(shí)例
在拿到數(shù)據(jù)后，最需要做的工作之一就是查看一下自己的數(shù)據(jù)分布情況。而針對數(shù)據(jù)的分布，又包括pdf和cdf兩類。
下面介紹使用python生成pdf的方法：
使用matplotlib的畫圖接口hist()，直接畫出pdf分布；
使用numpy的數(shù)據(jù)處理函數(shù)histogram()，可以生成pdf分布數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理，比如進(jìn)一步生成cdf；
使用seaborn的distplot()，好處是可以進(jìn)行pdf分布的擬合，查看自己數(shù)據(jù)的分布類型；
上圖所示為采用3種算法生成的pdf圖。下面是源代碼。
from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns arr = np.random.normal(size=100) # plot histogram plt.subplot(221) plt.hist(arr) # obtain histogram data plt.subplot(222) hist, bin_edges = np.histogram(arr) plt.plot(hist) # fit histogram curve plt.subplot(223) sns.distplot(arr, kde=False, fit=stats.gamma, rug=True) plt.show()
下面介紹使用python生成cdf的方法：
使用numpy的數(shù)據(jù)處理函數(shù)histogram()，生成pdf分布數(shù)據(jù)，進(jìn)一步生成cdf；
使用seaborn的cumfreq()，直接畫出cdf；
上圖所示為采用2種算法生成的cdf圖。下面是源代碼。
from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns arr = np.random.normal(size=100) plt.subplot(121) hist, bin_edges = np.histogram(arr) cdf = np.cumsum(hist) plt.plot(cdf) plt.subplot(122) cdf = stats.cumfreq(arr) plt.plot(cdf[0]) plt.show()
在更多時候，需要把pdf和cdf放在一起，可以更好的顯示數(shù)據(jù)分布。這個實(shí)現(xiàn)需要把pdf和cdf分別進(jìn)行歸一化。
上圖所示為歸一化的pdf和cdf。下面是源代碼。
from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns arr = np.random.normal(size=100) hist, bin_edges = np.histogram(arr) width = (bin_edges[1] - bin_edges[0]) * 0.8 plt.bar(bin_edges[1:], hist/max(hist), width=width, color='#5B9BD5') cdf = np.cumsum(hist/sum(hist)) plt.plot(bin_edges[1:], cdf, '-*', color='#ED7D31') plt.xlim([-2, 2]) plt.ylim([0, 1]) plt.grid() plt.show()
以上這篇Python處理PDF與CDF實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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