使用python绘制cdf的多种实现方法

使用Python绘制CDF（累积分布函数）是数据分析中常用的一项技术，下面将介绍几种方法实现CDF的绘制。

方法一：使用Numpy和Matplotlib绘制CDF

步骤一：导入必需库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

步骤二：创建实验数据

data = np.random.normal(size=1000) # 创建一个正态分布的数据集

步骤三：计算CDF并绘制

sorted_data = np.sort(data) # 先对数据进行排序
yvals = np.arange(len(sorted_data)) / float(len(sorted_data)-1) # 计算对应的CDF值
plt.plot(sorted_data, yvals) # 绘制CDF曲线
plt.show() # 显示结果

方法二：使用SciPy绘制CDF

步骤一：导入必需库

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

步骤二：创建实验数据

data = np.random.normal(size=1000) # 创建一个正态分布的数据集

步骤三：计算CDF并绘制

sorted_data = np.sort(data) # 先对数据进行排序
yvals = np.arange(len(sorted_data)) / float(len(sorted_data)-1) # 计算对应的CDF值
plt.plot(sorted_data, stats.norm.cdf(sorted_data)) # 使用SciPy的CDF函数绘制曲线
plt.show() # 显示结果

这两种方法都可以绘制CDF曲线，其中第二种方法使用了SciPy的CDF函数，尽管在这个例子中没有必要，但当涉及到更复杂的分布时，使用库中的函数可以帮助我们避免进行繁琐的计算。