有没有办法做到这一点？将Pandas系列与绘制CDF连接起来似乎不是一种简单的方法。 最佳答案 我相信您正在寻找的功能是在一个Series对象的hist方法中，该方法将hist()函数包装在matplotlib中这是相关文档In[10]:importmatplotlib.pyplotaspltIn[11]:plt.hist?...Plotahistogram.Computeanddrawthehistogramof*x*.Thereturnvalueisatuple(*n*,*bins*,*patches*)or([*n0*,*n1
有没有办法做到这一点？将Pandas系列与绘制CDF连接起来似乎不是一种简单的方法。 最佳答案 我相信您正在寻找的功能是在一个Series对象的hist方法中，该方法将hist()函数包装在matplotlib中这是相关文档In[10]:importmatplotlib.pyplotaspltIn[11]:plt.hist?...Plotahistogram.Computeanddrawthehistogramof*x*.Thereturnvalueisatuple(*n*,*bins*,*patches*)or([*n0*,*n1
如何在Python中绘制matplotlib中数字数组的经验CDF？我正在寻找pylab的“hist”函数的cdf模拟。我能想到的一件事是:fromscipy.statsimportcumfreqa=array([...])#myarrayofnumbersnum_bins=20b=cumfreq(a,num_bins)plt.plot(b) 最佳答案 如果你喜欢linspace并且更喜欢单行，你可以这样做:plt.plot(np.sort(a),np.linspace(0,1,len(a),endpoint=False))鉴于我的
如何在Python中绘制matplotlib中数字数组的经验CDF？我正在寻找pylab的“hist”函数的cdf模拟。我能想到的一件事是:fromscipy.statsimportcumfreqa=array([...])#myarrayofnumbersnum_bins=20b=cumfreq(a,num_bins)plt.plot(b) 最佳答案 如果你喜欢linspace并且更喜欢单行，你可以这样做:plt.plot(np.sort(a),np.linspace(0,1,len(a),endpoint=False))鉴于我的
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭8年前。Improvethisquestion是否有开源软件可以计算C、C++或Fortran中高斯分布的多变量(维度大于3，不是双变量或三变量)数值cdf？我相信IMSL做到了；http://www.roguewave.com/portals/0/products/imsl-numerical-libraries/c-library/docs/7.0/html/cstat/default.htm?turl=mu
我需要使用python读取CDF文件。我找到了图书馆，但我不明白如何使用它。例如在这个(Pythonlib)，我需要下载CDF库，我不知道从哪里下载。有CDF的下载页面，但似乎与该库无关。 最佳答案 answer@miraculixx是正确的，但它假定您已经安装了CDFCLibrary.如果您在SO上发现这个问题之前甚至不知道CDF文件格式是什么，这里有一个易于遵循的指南。1。下载最新版本的CDFC库:您可以在此link找到最新的稳定版本.使用wget获取源代码，并将其解压缩。注意:以下将在当前文件夹./中创建一个目录，如果您想在不
我需要以秒为单位读取带有时间戳的长文件，并使用numpy或scipy绘制CDF。我确实尝试过使用numpy，但似乎输出不是它应该是的。下面的代码:任何建议表示赞赏。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=np.loadtxt('Filename.txt')sorted_data=np.sort(data)cumulative=np.cumsum(sorted_data)plt.plot(cumulative)plt.show() 最佳答案 你有两个选择:1:可以先对数据进行bi
我正在尝试创建CDF，但在图表的末尾有一条垂直线，如下所示:我读到他的是因为matplotlib使用bins的末端来绘制垂直线，这是有道理的，所以我在我的代码中添加如下:bins=sorted(X)+[np.inf]其中X是我正在使用的数据集，并在绘图时将bin大小设置为此:plt.hist(X,bins=bins,cumulative=True,histtype='step',color='b')这确实删除了末尾的线并产生了预期的效果，但是当我现在对该图进行归一化时它会产生错误:ymin=max(ymin*0.9,minimum)ifnotinput_emptyelseminimum
我如何在python中计算CumulativeDistributionFunction(CDF)？我想根据我拥有的点数组(离散分布)计算它，而不是使用连续分布，例如scipy。 最佳答案 (可能我对问题的解释是错误的。如果问题是如何从离散PDF转换为离散CDF，则np.cumsum除以一个合适的常数即可如果样本是等距的。如果数组不是等距的，则数组的np.cumsum乘以点之间的距离即可。)如果你有一个离散的样本数组，并且你想知道样本的CDF，那么你可以只对数组进行排序。如果查看排序结果，您会发现最小值代表0%，最大值代表100%。如
为了计算多元正态分布的CDF，我遵循了this示例(对于单变量情况)但无法解释scipy产生的输出:fromscipy.statsimportnormimportnumpyasnpmean=np.array([1,5])covariance=np.matrix([[1,0.3],[0.3,1]])distribution=norm(loc=mean,scale=covariance)printdistribution.cdf(np.array([2,4]))产生的输出是:[[8.41344746e-014.29060333e-04][9.99570940e-011.58655254e-
