Xem thảo luận Nội dung chính ShowShow
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
import
9matplotlib.pyplot as plt
0matplotlib.pyplot as plt
1=
matplotlib.pyplot as plt
3matplotlib.pyplot as plt
4=
matplotlib.pyplot as plt
6numpy as np
9
import
9matplotlib.pyplot as plt
0import
0=
import
2numpy as np
9
import
4
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 np
9
Cách tiếp cận
matplotlib inline
4matplotlib inline
5numpy as np
9
matplotlib inline
7=
matplotlib inline
9numpy as np
9
Output:
Làm thế nào để bạn vẽ một pdf và cdf trong python?
Nhập các mô -đunUsing pdf [Step 5], calculate cdf. Plot the cdf using plot[] method with label "CDF".
Làm thế nào để bạn vẽ một CDF trong PDF?
Khai báo số điểm dữ liệu.
Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên
Biểu đồ biểu đồ bằng cách sử dụng dữ liệu trên
Làm thế nào để bạn sử dụng CDF trong Python?
Nhận dữ liệu biểu đồuse the norm. cdf[] function from the SciPy library. What is this? The probability that a random variables takes on a value less than 1.96 in a standard normal distribution is roughly 0.975.
Làm thế nào để bạn vẽ biểu đồ CDF?
Cải thiện bài viếtfirst calculate the CDF by using the ecdf[] function. Then we use the plot[] function to plot the CDF plot in the R Language. The plot function takes the result of the ecdf[] function as an argument to plot the CDF plot.