Python如何处理PDF与CDF-创新互联

这篇文章给大家分享的是有关Python如何处理PDF与CDF的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

专注于为中小企业提供成都网站设计、成都做网站服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业天祝藏族自治免费做网站提供优质的服务。我们立足成都，凝聚了一批互联网行业人才，有力地推动了上1000家企业的稳健成长，帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

在拿到数据后，最需要做的工作之一就是查看一下自己的数据分布情况。而针对数据的分布，又包括pdf和cdf两类。

下面介绍使用python生成pdf的方法：

使用matplotlib的画图接口hist()，直接画出pdf分布；

使用numpy的数据处理函数histogram()，可以生成pdf分布数据，方便进行后续的数据处理，比如进一步生成cdf；

使用seaborn的distplot()，好处是可以进行pdf分布的拟合，查看自己数据的分布类型；

上图所示为采用3种算法生成的pdf图。下面是源代码。

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()

下面介绍使用python生成cdf的方法：

使用numpy的数据处理函数histogram()，生成pdf分布数据，进一步生成cdf；

使用seaborn的cumfreq()，直接画出cdf；

上图所示为采用2种算法生成的cdf图。下面是源代码。

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()

在更多时候，需要把pdf和cdf放在一起，可以更好的显示数据分布。这个实现需要把pdf和cdf分别进行归一化。

上图所示为归一化的pdf和cdf。下面是源代码。

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()

感谢各位的阅读！关于“Python如何处理PDF与CDF”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！

网站标题：Python如何处理PDF与CDF-创新互联
路径分享：http://cxhlcq.com/article/dijpco.html