如何在Python的Matplotlib中绘制累积分布函数（cdf）？

累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF)是指随机变量的分布函数在某个点的取值，在统计分析中常用来描述一组数据的累积概率分布情况，可以让我们更加直观地了解数据集的分布特点。

在Python中，我们可以使用Matplotlib库来绘制CDF曲线。下面我们将介绍如何使用Python的Matplotlib库绘制CDF曲线。

创建随机数据集

为了演示如何绘制CDF曲线，我们需要先创建一个随机数据集。我们可以使用NumPy库的随机数生成函数来生成一个随机数据集。

import numpy as np
data = np.random.normal(size=1000)

使用上面的代码，我们生成了一个包含了1000个服从标准正态分布的随机数的数据集。

绘制CDF曲线

然后，我们可以使用Matplotlib库中的pyplot子库来绘制CDF曲线。在Matplotlib库中，绘制CDF曲线主要有两个函数。

numpy.sort()函数可以将数据从小到大排序。
pyplot.plot()函数可以绘制CDF曲线。

import matplotlib.pyplot as plt

sorted_data = np.sort(data)
yvals = np.arange(len(sorted_data))/float(len(sorted_data)-1)
plt.plot(sorted_data, yvals)
plt.show()

上述代码中，我们首先使用numpy.sort()函数将生成的数据集另存为sorted_data对象，进行从小到大排序的操作。然后，我们创建了一个yvals对象，通过使用numpy.arange()和float()函数，将yvals的取值定义在0到1之间，并设置从0到数据集长度减1之间的间隔。

最后，我们使用pyplot.plot()函数绘制CDF曲线。其中，x轴取sorted_data中的数据，y轴取yvals中的数据。最后，我们使用pyplot.show()函数来显示CDF曲线。

现在，我们成功地绘制了一个CDF曲线。它可以让我们更好地了解数据集的分布情况。如果我们想绘制一个CDF曲线的具体图形，可以针对相关参数进行自定义设置，这里仅列出代码。

plt.plot(sorted_data, yvals, label='CDF')
plt.legend(loc=4)
plt.title('CDF of data')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Cumulative Probability')
plt.show()

在上面的代码中，我们将pyplot.plot()函数设置了一个label标签，可以让我们更好地了解该曲线的名称。此外，pyplot.legend()函数可以在图形中添加图例，这里的loc参数代表我们将图例放置在底部右侧。

我们还可以使用pyplot.title()函数、pyplot.xlabel()函数和pyplot.ylabel()函数来设置曲线的标题、x轴标签和y轴标签。最后，我们通过使用pyplot.show()函数来显示CDF曲线。