Python में Matplotlib में CDF प्लॉट करने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन करें:
चरण
- फिगर का आकार सेट करें और सबप्लॉट्स के बीच पैडिंग एडजस्ट करें।
- सैंपल डेटा की संख्या के लिए वेरिएबल N इनिशियलाइज़ करें।
- NumPy का उपयोग करके रैंडम डेटा बनाएं।
- data और bins=10 के साथ डेटा सेट का हिस्टोग्राम कंप्यूट करें।
- प्रायिकता घनत्व फंक्शन (PDF) खोजें।
- PDF (चरण 5) का उपयोग करके CDF कैलकुलेट करें।
- plot() मेथड का उपयोग करके लेबल "CDF" के साथ CDF प्लॉट करें।
- प्लॉट पर लीजेंड रखें।
- फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
N = 500
data = np.random.randn(N)
count, bins_count = np.histogram(data, bins=10)
pdf = count / sum(count)
cdf = np.cumsum(pdf)
plt.plot(bins_count[1:], cdf, label="CDF")
plt.legend()
plt.show()आउटपुट
संचयी वितरण फंक्शन (CDF) प्लॉट दिखाई देगा जो 0 से 1 तक जाता है।
