Hướng dẫn python draw pdf - python vẽ pdf

Xem thảo luận

Nội dung chính ShowShow

• Nếu giá trị tối đa của hàm CDF ở x, f (x) = 1.
• CDF đã vẽ:
• Làm thế nào để bạn vẽ một pdf và cdf trong python?
• Làm thế nào để bạn vẽ một CDF trong PDF?
• Làm thế nào để bạn sử dụng CDF trong Python?
• Làm thế nào để bạn vẽ biểu đồ CDF?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

ĐọcMatplotlib 

Bàn luận

ĐọcMatplotlib 

• Điều kiện tiên quyết: matplotlib & nbsp;
• Matplotlib là một thư viện trong Python và nó là một phần mở rộng toán học cho thư viện Numpy. & nbsp; Hàm phân phối tích lũy (CDF) của biến ngẫu nhiên có giá trị thực X, hoặc chỉ hàm phân phối của X, được đánh giá tại X, là xác suất x sẽ có giá trị thấp hơn hoặc bằng x.
• Thuộc tính của CDF:

Nếu giá trị tối đa của hàm CDF ở x, f (x) = 1.

CDF đã vẽ:

Làm thế nào để bạn vẽ một pdf và cdf trong python?

Làm thế nào để bạn vẽ một CDF trong PDF?

Làm thế nào để bạn sử dụng CDF trong Python?

Làm thế nào để bạn vẽ biểu đồ CDF?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

ĐọcMatplotlib 

CDF:

Điều kiện tiên quyết: matplotlib & nbsp;

Matplotlib là một thư viện trong Python và nó là một phần mở rộng toán học cho thư viện Numpy. & nbsp; Hàm phân phối tích lũy (CDF) của biến ngẫu nhiên có giá trị thực X, hoặc chỉ hàm phân phối của X, được đánh giá tại X, là xác suất x sẽ có giá trị thấp hơn hoặc bằng x.

Thuộc tính của CDF:

• Mỗi hàm phân phối tích lũy F (x) không giảm
• CDF dao động từ 0 đến 1.
• Phương pháp 1: Sử dụng biểu đồ
• CDF có thể được tính toán bằng PDF (hàm phân phối xác suất). Mỗi điểm của biến ngẫu nhiên sẽ đóng góp tích lũy để tạo thành CDF.
• Ví dụ: & nbsp;
• Một bộ kết hợp chứa 2 quả bóng có thể có màu đỏ hoặc màu xanh có thể nằm trong tập hợp sau.
• {Rr, rb, br, bb}
• T -> Không có bóng đỏ.

Example:

Python3

P (x = t) -> t = 0: 1/4 [bb] & nbsp;

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; T = 1: 2/4 [RB, BR]

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; t = 2: 1/4 [RR]

%matplotlib inline

F (x) = p (x

x = 0: p (0) & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; -> 1/4

x = 1: p (1) + p (0) & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;-> 3/4

x = 2: p (2) + p (1) + p (0) -> 1

Cách tiếp cận

import9matplotlib.pyplot as plt0matplotlib.pyplot as plt1=matplotlib.pyplot as plt3matplotlib.pyplot as plt4=matplotlib.pyplot as plt6numpy as np9

import9matplotlib.pyplot as plt0import0=import2numpy as np9

import4

Output:

Nhập các mô -đun

Khai báo số điểm dữ liệu

Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên

CDF đã vẽ:

Biểu đồ biểu đồ bằng cách sử dụng dữ liệu trên

Thuộc tính của CDF:

• Mỗi hàm phân phối tích lũy F (x) không giảm
• CDF dao động từ 0 đến 1.
• Phương pháp 1: Sử dụng biểu đồ
• CDF có thể được tính toán bằng PDF (hàm phân phối xác suất). Mỗi điểm của biến ngẫu nhiên sẽ đóng góp tích lũy để tạo thành CDF.
• Ví dụ: & nbsp;
• T -> Không có bóng đỏ.
• P (x = t) -> t = 0: 1/4 [bb] & nbsp;

Example:

Python3

P (x = t) -> t = 0: 1/4 [bb] & nbsp;

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; T = 1: 2/4 [RB, BR]

& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; t = 2: 1/4 [RR]

%matplotlib inline

F (x) = p (x

x = 0: p (0) & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; -> 1/4

x = 1: p (1) + p (0) & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;-> 3/4

x = 2: p (2) + p (1) + p (0) -> 1

%8%9numpy as np9

Cách tiếp cận

matplotlib inline4matplotlib inline5numpy as np9

matplotlib inline7=matplotlib inline9numpy as np9

Output: