Matplotlib 如何在Python中绘制CDF

在数据分析中，经常需要绘制CDF（累计分布函数）图以了解数据分布的情况。在Python中，Matplotlib可以很方便地绘制CDF图，本文将介绍如何使用Matplotlib绘制CDF。

阅读更多：Matplotlib 教程

1. 什么是CDF

CDF是累计分布函数（Cumulative Distribution Function）的缩写，它是一种对数据的分布情况进行描述的函数。CDF表示随着变量X的取值逐渐增大，大于该值的样本出现的概率。它可以用来刻画数据的分布情况，例如找出最大或最小的值，以及每个值占总体的比例等。

2. 绘制CDF的步骤

绘制CDF的步骤分为以下三个：

2.1 导入库

在Python中使用Matplotlib绘制CDF需要导入以下三个库：

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

其中plt用于绘图，np用于数值计算，stats用于统计分布计算等。

2.2 生成数据

在本文中我们使用np.random.normal()生成了1000个正态分布的随机数来作为样本数据：

data = np.random.normal(size=1000)

2.3 绘制CDF

绘制CDF的关键在于如何计算和绘制累积分布函数。Matplotlib提供了简单方便的接口可以实现累积分布函数的绘制。使用stats.norm.cdf(x)来计算x的CDF，其中norm表示正态分布。使用plt.plot()函数来绘制CDF图，如下：

plt.plot(sorted(data), stats.norm.cdf(sorted(data)))

其中sorted()函数用于将随机数按照从小到大排列，这是计算CDF必须要做的操作。接下来使用norm.cdf()计算生成的数据点在正态分布下的CDF，最后使用plot函数将数据点绘制成折线图。

完整的代码如下：

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

data = np.random.normal(size=1000)
plt.plot(sorted(data), stats.norm.cdf(sorted(data)))
plt.show()

3. 总结

本文介绍了使用Python绘制CDF的方法，其中关键在于使用了Matplotlib提供的plot和stats库函数，希望对你学习和理解CDF有所帮助。