Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
ĐọcMatplotlib
Bàn luận
Điều kiện tiên quyết: matplotlib & nbsp;
- Matplotlib là một thư viện trong Python và nó là một phần mở rộng toán học cho thư viện Numpy. & nbsp; Hàm phân phối tích lũy [CDF] của biến ngẫu nhiên có giá trị thực X, hoặc chỉ hàm phân phối của X, được đánh giá tại X, là xác suất x sẽ có giá trị thấp hơn hoặc bằng x.
- Thuộc tính của CDF:
- Mỗi hàm phân phối tích lũy F [x] không giảm
Nếu giá trị tối đa của hàm CDF ở x, f [x] = 1.
CDF dao động từ 0 đến 1.
Phương pháp 1: Sử dụng biểu đồ
CDF có thể được tính toán bằng PDF [hàm phân phối xác suất]. Mỗi điểm của biến ngẫu nhiên sẽ đóng góp tích lũy để tạo thành CDF.
Ví dụ: & nbsp;
Một bộ kết hợp chứa 2 quả bóng có thể có màu đỏ hoặc màu xanh có thể nằm trong tập hợp sau.
{Rr, rb, br, bb}
T -> Không có bóng đỏ.
P [x = t] -> t = 0: 1/4 [bb] & nbsp;
& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; T = 1: 2/4 [RB, BR]
& nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; t = 2: 1/4 [RR]
CDF:
F [x] = p [x
x = 0: p [0] & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp; -> 1/4
x = 1: p [1] + p [0] & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;-> 3/4
- x = 2: p [2] + p [1] + p [0] -> 1
- Cách tiếp cận
- Nhập các mô -đun
- Khai báo số điểm dữ liệu
- Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên
- Biểu đồ biểu đồ bằng cách sử dụng dữ liệu trên
- Nhận dữ liệu biểu đồ
- Tìm PDF bằng dữ liệu biểu đồ
Example:
Python3
Tính CDF
Lô đất CDF
import
numpy as np
%
matplotlib inline
import
matplotlib.pyplot as plt
import
pandas as pd
N
=
numpy as np
0
numpy as np
1=
numpy as np
3
numpy as np
4=
numpy as np
6=
____numpy as np
8numpy as np
9
import
9matplotlib.pyplot as plt
0matplotlib.pyplot as plt
1=
matplotlib.pyplot as plt
3matplotlib.pyplot as plt
4=
matplotlib.pyplot as plt
6numpy as np
9
import
9matplotlib.pyplot as plt
0import
0=
import
2numpy as np
9
import
4
Output:
import
0____9 import
22____23 import
4import
5
import
6=
import
8
Biểu đồ biểu đồ của PDF và CDF:
CDF đã vẽ:
Cdf âm mưu
x = 1: p [1] + p [0] & nbsp; & nbsp; & nbsp; & nbsp;-> 3/4
- x = 2: p [2] + p [1] + p [0] -> 1
- Cách tiếp cận
- Nhập các mô -đun
- Khai báo số điểm dữ liệu
- Khởi tạo các giá trị ngẫu nhiên
- Tìm PDF bằng dữ liệu biểu đồ
- Tính CDF
Example:
Python3
Tính CDF
Lô đất CDF
import
numpy as np
%
matplotlib inline
import
matplotlib.pyplot as plt
import
pandas as pd
N
=
numpy as np
0
numpy as np
1=
numpy as np
3
%
8%
9numpy as np
9
matplotlib inline
1matplotlib inline
2numpy as np
9
matplotlib inline
4matplotlib inline
5numpy as np
9
matplotlib inline
7=
matplotlib inline
9numpy as np
9
Output: