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在Python中创建累积曲线图

python 来源:互联网 作者:佚名 发布时间:2023-08-23 21:58:05 人浏览
摘要

ogive图形以图形化方式表示一组数据的累积分布函数(CDF),有时也称为累积频率曲线。它用于检查数据分布并发现模式和趋势。Matplotlib、Pandas和Numpy是Python提供的一些库和工具,用于

ogive图形以图形化方式表示一组数据的累积分布函数(CDF),有时也称为累积频率曲线。它用于检查数据分布并发现模式和趋势。Matplotlib、Pandas和Numpy是Python提供的一些库和工具,用于创建ogive图形。在本教程中,我们将看看如何使用Matplotlib在Python中生成ogive图形。

要创建一个累积曲线图,我们需要导入所需的库。在这个例子中,我们将使用Matplotlib,Pandas和Numpy。Matplotlib是一个流行的数据可视化库,用于在Python中创建交互式图表和图形。另一方面,Numpy用于执行复杂的数学运算。Pandas是另一个广泛使用的Python库,专门用于数据操作和分析。

语法

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plt.plot(*np.histogram(data, bins), 'o-')

在这个语法中,'data'是用来创建累积曲线图的数据集。数据的频率分布由'np.histogram'函数确定,该函数还返回直方图的值和箱子边界。使用'plt.plot'创建累积曲线图,使用' 'o-' '格式字符串来绘制数据点并用线连接它们。然后,'*'运算符将直方图的值和箱子边界作为单独的参数传递给'plt.plot'。

示例

这是一个简单的示例,创建了一个 ogive 图来可视化一个骰子投掷列表的累积频率分布。

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import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

# List of dice rolls

rolls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 6, 2, 5, 1, 6, 4, 2, 3, 5, 1, 4, 6, 3]

 

# Calculate the cumulative frequency

bins = np.arange(0, 8, 1)

freq, bins = np.histogram(rolls, bins=bins)

cumulative_freq = np.cumsum(freq)

 

# Create the ogive graph

plt.plot(bins[1:], cumulative_freq, '-o')

plt.xlabel('Dice Rolls')

plt.ylabel('Cumulative Frequency')

plt.title('Ogive Graph of Dice Rolls')

plt.show()

首先,我们创建了一个ogive图来可视化一组骰子掷出结果的累积频率分布,通过导入必要的模块NumPy和Matplotlib来实现。然后,代码定义了一组骰子掷出结果,并使用NumPy的直方图函数来生成数据的“直方图”,指定数据的分组数和取值范围。接下来,使用NumPy的'cumsum'函数表示数据的累积频率。

最后,使用Matplotlib的“plot”函数将累积频率绘制为对数图,其中每个箱的上限用作x轴,形成ogive图。所得的ogive图显示了骰子投掷的累积频率分布,其中x轴表示投掷的值,y轴表示这些值在某一点之前的累积频率。这个图可以用来分析骰子投掷的频率和分布。

输出

如何在Python中创建累积曲线图?

示例

这个示例演示了一个ogive图,用于可视化0到100之间的500个随机数的分布。

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import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

# Generate random data

data = np.random.randint(0, 100, 500)

 

# Calculate the cumulative frequency

bins = np.arange(0, 110, 10)

freq, bins = np.histogram(data, bins=bins)

cumulative_freq = np.cumsum(freq)

 

# Create the ogive graph

plt.plot(bins[1:], cumulative_freq, '-o')

plt.xlabel('Data')

plt.ylabel('Cumulative Frequency')

plt.title('Ogive Graph of Random Data')

plt.show()

在这个例子中,我们首先使用NumPy生成一个包含500个0到100之间的随机数的数据集。然后使用NumPy计算出数据的累积频率,每个频率的区间宽度为10。最后,使用Matplotlib绘制累积频率与每个区间的上限之间的关系,生成ogive图。这个例子演示了如何使用Python和随机生成的数据创建ogive图。

输出

如何在Python中创建累积曲线图?

我们学会了使用Matplotlib模块在Python中创建累积曲线图,这是一个简单的过程,使用matplotlib库。通过加载数据、计算累积频率并绘制结果,您可以轻松地可视化数据集的分布,并识别任何模式或趋势。您可以使用标签、标题和样式自定义您的图形,使其更具视觉吸引力和信息量。累积曲线图是统计分析中有用的工具,可以表示各种数据,从收入分布到考试成绩。


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原文链接 : https://www.php.cn/faq/595555.html
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