這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python如何處理PDF與CDF的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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在拿到數(shù)據(jù)后，最需要做的工作之一就是查看一下自己的數(shù)據(jù)分布情況。而針對(duì)數(shù)據(jù)的分布，又包括pdf和cdf兩類。

下面介紹使用python生成pdf的方法：

使用matplotlib的畫圖接口hist()，直接畫出pdf分布；

使用numpy的數(shù)據(jù)處理函數(shù)histogram()，可以生成pdf分布數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)處理，比如進(jìn)一步生成cdf；

使用seaborn的distplot()，好處是可以進(jìn)行pdf分布的擬合，查看自己數(shù)據(jù)的分布類型；

上圖所示為采用3種算法生成的pdf圖。下面是源代碼。

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

arr = np.random.normal(size=100)

# plot histogram
plt.subplot(221)
plt.hist(arr)

# obtain histogram data
plt.subplot(222)
hist, bin_edges = np.histogram(arr)
plt.plot(hist)

# fit histogram curve
plt.subplot(223)
sns.distplot(arr, kde=False, fit=stats.gamma, rug=True)
plt.show()

下面介紹使用python生成cdf的方法：

使用numpy的數(shù)據(jù)處理函數(shù)histogram()，生成pdf分布數(shù)據(jù)，進(jìn)一步生成cdf；

使用seaborn的cumfreq()，直接畫出cdf；

上圖所示為采用2種算法生成的cdf圖。下面是源代碼。

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

arr = np.random.normal(size=100)

plt.subplot(121)
hist, bin_edges = np.histogram(arr)
cdf = np.cumsum(hist)
plt.plot(cdf)

plt.subplot(122)
cdf = stats.cumfreq(arr)
plt.plot(cdf[0])

plt.show()

在更多時(shí)候，需要把pdf和cdf放在一起，可以更好的顯示數(shù)據(jù)分布。這個(gè)實(shí)現(xiàn)需要把pdf和cdf分別進(jìn)行歸一化。

上圖所示為歸一化的pdf和cdf。下面是源代碼。

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns

arr = np.random.normal(size=100)

hist, bin_edges = np.histogram(arr)
width = (bin_edges[1] - bin_edges[0]) * 0.8
plt.bar(bin_edges[1:], hist/max(hist), width=width, color='#5B9BD5')

cdf = np.cumsum(hist/sum(hist))
plt.plot(bin_edges[1:], cdf, '-*', color='#ED7D31')

plt.xlim([-2, 2])
plt.ylim([0, 1])
plt.grid()

plt.show()

感謝各位的閱讀！關(guān)于“Python如何處理PDF與CDF”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)，如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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