Hướng dẫn plot pdf python - cốt truyện pdf python
|
Nếu bạn muốn vẽ sơ đồ phân phối và bạn biết nó, hãy xác định nó là một hàm và vẽ nó như vậy: Show Nội dung chính ShowShow
Nếu bạn không có phân phối chính xác như một hàm phân tích, có lẽ bạn có thể tạo một mẫu lớn, lấy biểu đồ và bằng cách nào đó làm mịn dữ liệu: Bạn có thể tăng hoặc giảm Trong bài viết này, chúng tôi chỉ ra cách tạo hàm mật độ xác suất (PDF) trong Python. Để làm điều này, chúng tôi sử dụng các mô -đun Numpy, Scipy và Matplotlib. Vì vậy, trước tiên chúng ta hãy nói về hàm mật độ xác suất. Hàm mật độ xác suất (PDF) là một hàm có thể dự đoán hoặc hiển thị xác suất toán học của một giá trị xảy ra giữa một khoảng thời gian nhất định trong hàm. Nó thực sự là một vấn đề tính toán. Vì vậy, chúng tôi có một hàm mật độ xác suất nhất định. Tổng diện tích bên dưới đường cong bằng 1 (hoặc 100%). Khu vực bên dưới đường cong ở một khoảng cụ thể biểu thị xác suất của một số khoảng xảy ra trong hàm mật độ xác suất. Đây phải là một số từ 0 đến 1. Trong tính toán, tích hợp xác định giải quyết xác suất của một khoảng thời gian xảy ra trong hàm mật độ xác suất trong một khoảng thời gian nhất định. Ví dụ, giả sử rằng chúng ta có một biểu đồ nhiệt độ trong tháng 8. Giả sử rằng nhiệt độ trung bình là 80 ° F. Và trục X nằm trong nhiệt độ từ 65 ° F ở đầu dưới đến 95 ° F ở đầu trên. Hãy nói rằng chúng tôi muốn tìm xác suất của nhiệt độ từ 65 ° F đến 80 ° F. Chúng tôi sẽ thiết lập một tích phân xác định để phạm vi đi từ 65 đến 80. Bạn thực hiện tích hợp thay thế các giá trị này và sau đó bạn đã tính xác suất cho nhiệt độ xảy ra từ 65 ° F đến 80 ° F cho hàm mật độ xác suất cụ thể . Vì vậy, hàm mật độ xác suất đại diện cho một hàm bao gồm các giá trị dữ liệu ngẫu nhiên liên tục có thể dự đoán với sự tích hợp trong tính toán, xác suất xảy ra một khoảng thời gian nhất định trong hàm, được biểu thị bằng khu vực bên dưới đường cong. Dưới đây chúng tôi tạo mã tạo ra hàm mật độ xác suất bằng cách sử dụng Numpy, SCIPY và Matplotlib. Vì vậy, hãy chia nhỏ mã này. Trước tiên chúng tôi nhập định mức từ scipy.stats. Điều này cho phép chúng tôi tạo ra một hàm mật độ xác suất chuẩn hóa. Sau đó chúng tôi nhập mô -đun Numpy dưới dạng NP. Điều này có nghĩa là chúng tôi tham chiếu mô -đun Numpy với từ khóa, NP. Sau đó, chúng tôi nhập chức năng vẽ mô -đun matplotlib vì chúng tôi sẽ vẽ đồ thị dữ liệu. Vì vậy, chúng tôi sử dụng mô-đun Numpy để tạo trục X, chúng tôi sử dụng SICPY để tạo hàm mật độ xác suất bình thường và sau đó chúng tôi sử dụng mô-đun matplotlib để vẽ dữ liệu. Chúng tôi tạo một biến, x và gán nó cho, np.arange (-4,4,0.001) Những gì dòng này làm là nó tạo ra một trục x của các giá trị nằm trong khoảng từ -4 đến 4 với số phụ kiện là 0,001. Sau đó, chúng tôi vẽ một hàm mật độ xác suất được chuẩn hóa với dòng, plt.plot (x, norm.pdf (x)) Sau đó chúng tôi hiển thị biểu đồ đồ thị này với dòng, plt.show () Sau khi chạy mã này, chúng tôi nhận được đầu ra sau đây được hiển thị bên dưới. Và đây là cách tạo ra một biểu đồ hàm mật độ xác suất trong Python với các mô -đun numpy, scipy và matplotlib. Tài nguyên liên quan Ghi chú Nhấn vào đây để tải xuống mã ví dụ đầy đủhere to download the full example codehere to download the full example code Ngoài biểu đồ cơ bản, bản demo này hiển thị một vài tính năng tùy chọn:
Chọn số lượng và kích thước thùng khác nhau có thể ảnh hưởng đáng kể đến hình dạng của biểu đồ. Các tài liệu Astropy có một phần tuyệt vời về cách chọn các tham số này. Phòng trưng bày được tạo ra bởi Sphinx-Gallery Làm thế nào để bạn vẽ hàm mật độ xác suất trong Python?Trước tiên, bạn tạo một AX AX AX. Ở đây, bạn có thể chỉ định số lượng thùng trong biểu đồ, chỉ định màu của biểu đồ và chỉ định tùy chọn sơ đồ mật độ với tùy chọn KDE và lineDwidth với hist_kws. Bạn cũng có thể đặt nhãn cho trục X và Y bằng các đối số XLabel và YLabel. Làm thế nào để bạn vẽ một bản đồ mật độ trong Python?Matplotlib với Python... Tạo bên, x, y và z bằng cách sử dụng numpy. .... Trả về ma trận tọa độ từ các vectơ tọa độ bằng cách sử dụng dữ liệu bên .. Tạo dữ liệu theo cấp số nhân bằng cách sử dụng x và y (bước 2) .. Tạo sơ đồ giả với lưới hình chữ nhật không thường xuyên bằng phương pháp pcolorMesh () .. Để hiển thị hình, sử dụng phương thức show () .. Làm thế nào để bạn vẽ một pdf và cdf trong python?Matplotlib với python tính toán biểu đồ của một tập hợp dữ liệu với dữ liệu và thùng = 10.Tìm hàm phân phối xác suất (PDF).Sử dụng PDF (Bước 5), tính toán CDF.Biểu đồ CDF bằng phương thức Plot () với nhãn "CDF".Using pdf (Step 5), calculate cdf. Plot the cdf using plot() method with label "CDF".Using pdf (Step 5), calculate cdf. Plot the cdf using plot() method with label "CDF". Làm thế nào để bạn tìm thấy xác suất của một biểu đồ mật độ xác suất?Do đó, xác suất chỉ đơn giản là phép nhân giữa các giá trị mật độ xác suất (trục y) và lượng đầu (trục x).Việc nhân được thực hiện trên mỗi điểm đánh giá và các giá trị được nhân này sẽ được tóm tắt để tính toán xác suất cuối cùng.multiplication between probability density values (Y-axis) and tips amount (X-axis). The multiplication is done on each evaluation point and these multiplied values will then be summed up to calculate the final probability.multiplication between probability density values (Y-axis) and tips amount (X-axis). The multiplication is done on each evaluation point and these multiplied values will then be summed up to calculate the final probability. |
