python 如何求cdf,Python中计算CDF的方法
原创Python中可以使用SciPy库中的统计模块来计算累积分布函数(CDF),以下是一个简单的示例代码,演示如何使用Python计算CDF:
from scipy.stats import norm import matplotlib.pyplot as plt 创建一个正态分布,均值为0,标准差为1 dist = norm(loc=0, scale=1) 生成一个均匀分布的随机变量,范围从-5到5 x = np.linspace(-5, 5, 400) 计算CDF y = dist.cdf(x) 绘制CDF图 plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.plot(x, y, label='CDF of normal distribution') plt.xlabel('x') plt.ylabel('CDF') plt.title('Cumulative Distribution Function of Normal Distribution') plt.legend() plt.grid(True) plt.savefig('CDF_normal_distribution.png') # 保存图像 plt.show()
在上面的代码中,我们首先导入必要的库,即SciPy库中的统计模块和matplotlib库,我们创建一个正态分布,均值为0,标准差为1,我们生成一个均匀分布的随机变量,范围从-5到5,并使用正态分布对象的cdf方法计算每个随机变量的累积分布函数值,我们绘制CDF图并保存图像。
通过计算累积分布函数,我们可以了解概率分布的形状和特征,并在数据分析和统计推断中发挥重要作用。