Hướng dẫn how do you draw cdf and pdf in python? - làm thế nào để bạn vẽ cdf và pdf trong python?

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

  • Đọc
  • Bàn luận
  • Xem thảo luận

    Cải thiện bài viết

    Lưu bài viết

    ĐọcMatplotlib 

    Bàn luận

    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

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

    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.

    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]

    CDF:

    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
    • Nhập các mô -đun
    • Khai báo số điểm dữ liệu
    • Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên
    • Biểu đồ biểu đồ bằng cách sử dụng dữ liệu trên
    • Nhận dữ liệu biểu đồ
    • Tìm PDF bằng dữ liệu biểu đồ

    Example:

    Python3

    Tính CDF

    Lô đất CDF

    import numpy as np

    %matplotlib inline

    import matplotlib.pyplot as plt

    import pandas as pd

    N = numpy as np0

    numpy as np1= numpy as np3

    numpy as np4= numpy as np6=____numpy as np8numpy as np9

    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:

    import0____9 import22____23 import4import5

    Hướng dẫn how do you draw cdf and pdf in python? - làm thế nào để bạn vẽ cdf và pdf trong python?

    import6= import8

    Hướng dẫn how do you draw cdf and pdf in python? - làm thế nào để bạn vẽ cdf và pdf trong python?

    Biểu đồ biểu đồ của PDF và CDF:

    CDF đã vẽ:

    Cdf âm mưu

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

    • x = 2: p (2) + p (1) + p (0) -> 1
    • Cách tiếp cận
    • Nhập các mô -đun
    • Khai báo số điểm dữ liệu
    • Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên
    • Tìm PDF bằng dữ liệu biểu đồ
    • Tính CDF

    Example:

    Python3

    Tính CDF

    Lô đất CDF

    import numpy as np

    %matplotlib inline

    import matplotlib.pyplot as plt

    import pandas as pd

    N = numpy as np0

    numpy as np1= numpy as np3

    %8%9numpy as np9

    matplotlib inline1matplotlib inline2numpy as np9

    matplotlib inline4matplotlib inline5numpy as np9

    matplotlib inline7=matplotlib inline9numpy as np9

    Output:

    Hướng dẫn how do you draw cdf and pdf in python? - làm thế nào để bạn vẽ cdf và pdf trong python?


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

    Matplotlib với python tính toán biểu đồ của một tập hợp dữ liệu với dữ liệu và thùng = 10. Tìm hàm phân phối xác suất (PDF). Sử dụng PDF (Bước 5), tính toán CDF. Biểu đồ CDF bằng phương thức Plot () với nhãn "CDF".Using pdf (Step 5), calculate cdf. Plot the cdf using plot() method with label "CDF".

    Làm thế nào để bạn vẽ một CDF trong PDF?

    Mối quan hệ giữa PDF và CDF cho một biến ngẫu nhiên liên tục..
    Theo định nghĩa, CDF được tìm thấy bằng cách tích hợp PDF: f (x) = x∫ --f (t) dt ..
    Theo định lý cơ bản của phép tính, PDF có thể được tìm thấy bằng cách phân biệt CDF: F (x) = ddx [f (x)].

    Làm thế nào để bạn sử dụng CDF trong Python?

    Cách dễ nhất để tính toán xác suất CDF bình thường trong Python là sử dụng hàm định mức.cdf () từ thư viện SCIPY.Cái này là cái gì?Xác suất mà một biến ngẫu nhiên có giá trị nhỏ hơn 1,96 trong phân phối bình thường tiêu chuẩn là khoảng 0,975.use 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?

    Để vẽ hàm CDF trong cơ sở r, trước tiên chúng tôi tính toán CDF bằng cách sử dụng hàm ecdf (). Sau đó, chúng tôi sử dụng hàm lô () để vẽ biểu đồ CDF bằng ngôn ngữ R.Hàm lô lấy kết quả của hàm ecdf () làm đối số để vẽ biểu đồ CDF.first 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.