рисовать CDF, читая значения из файла: matplotlib

Question

рисовать CDF, читая значения из файла: matplotlib

1

Мне нужно нарисовать cdf целочисленных значений, считанных из файла. Я следую примеру здесь. Я не уверен, как я могу нормализовать данные для pdf, а затем вычислить cdf.

import numpy as np
from pylab import *

with open ("D:/input_file.txt", "r+") as f:
    data = f.readlines()
    X = [int(line.strip()) for line in data]
    Y  = exp([-x**2 for x in X])  # is this correct? 

    # Normalize the data to a proper PDF
    Y /= ... # not sure what to write here

    # Compute the CDF
    CY = ... # not sure what to write here

    # Plot both
    plot(X,Y)
    plot(X,CY,'r--')

    show()

SaadH 26 сен. 2018, в 21:37

Источник

0

Можете ли вы поделиться своими входными данными?
msi_gerva 27 сен. 2018, в 07:23
0

88 93 184 91 107 170 88 107 167 90
SaadH 27 сен. 2018, в 11:40
0

Является ли CDF накопительной функцией распределения?
msi_gerva 27 сен. 2018, в 13:20
0

Да, наряду с PDF, который суммирует до 1.
SaadH 28 сен. 2018, в 08:46

Показать ещё 2 комментария

Теги:

python

matplotlib

cdf

1 ответ

Ещё вопросы

Можете ли вы поделиться своими входными данными?
Является ли CDF накопительной функцией распределения?
Да, наряду с PDF, который суммирует до 1.

msi_gerva · Accepted Answer · 2018-09-28T07-53-00.000Z

Я могу предложить ответ, где вы определяете функцию плотности вероятности (PDF) и кумулятивную функцию распределения (CDF) с помощью NumPy.

import numpy as np
# -----------------
data = [88,93,184,91,107,170,88,107,167,90];
# -----------------
# get PDF:
ydata,xdata = np.histogram(data,bins=np.size(data),normed=True);
# ----------------
# get CDF:
cdf = np.cumsum(ydata*np.diff(xdata));
# -----------------
print 'Sum:',np.sum(ydata*np.diff(xdata))

Я использую гистограмму метода Numpy, которая даст мне PDF, а затем я буду вычислять CDF из PDF.

Как мне нарисовать PDF и CDF отсюда? plt.plot(xdata,ydata) выдает ошибку: x and y must have same first dimension, but have shapes (11L,) and (10L,)
Да, они различаются по размеру, так как xdata на 1 больше. Это связано с методом np.histogram , который для x-координат дает начальную и конечную координаты бара. Если вы хотите нарисовать фигуру с помощью графика, я бы использовал центральные точки начала и конца. В основном xplot = 0.5*(xdata[0:-1]+xdata[1:]) и plot(xplot,ydata)
Эта цифра, похоже, приближается, но я не думаю, что значения pdf вдоль оси y верны. Они кажутся ниже, чем правильные. например, если data = [70,70,90,90], значение по оси Y должно быть 0,5 для x = 70, и то же самое для x = 90, но график показывает значение pdf как 0.1 для x = 70 и 90.
Да ты прав. Значение 0.1 является нормированным значением, например, значением для dy/dx . Если вы хотите получить значение 0,5, вы должны умножить его на dx т.е. ydata*np.diff(xdata) . Или просто используйте ключевое слово normed=False и нормализуйте ydata в ydata с размером данных, то есть ydata,xdata = np.histogram(data,bins=np.size(data),normed=True);ydata = ydata/np.size(data) . Надеюсь это поможет.