matplotlib.pyplot.ecdf

matplotlib.pyplot.ecdf(x, weights=None, *, complementary=False, orientation='vertical', compress=False, data=None, **kwargs)[source]

Вычислить и построить эмпирическую функцию распределения x.

Новая в версии 3.8.

Параметры:

xОдномерный массив-подобный объект

Входные данные. Бесконечные значения сохраняются (и перемещают соответствующий край ecdf от 0/1), но значения NaN и значения с маской считаются ошибками.

weightsОдномерный массив-подобный объект или None, по умолчанию: None

Веса элементов; должен иметь ту же форму, что и x. Веса, соответствующие точкам данных NaN, отбрасываются, а оставшиеся веса нормируются так, чтобы их сумма равнялась 1. Если не указано, все элементы имеют одинаковый вес.

complementarybool, по умолчанию: False

Определяет, следует ли построить функцию кумулятивного распределения, которая увеличивается от 0 до 1 (по умолчанию), или функцию дополнительного кумулятивного распределения, которая убывает от 1 до 0.

orientation{"вертикальная", "горизонтальная"}, по умолчанию: "вертикальная"

Определяет, отображаются ли записи по оси x ("вертикальная", по умолчанию) или по оси y ("горизонтальная"). Этот параметр принимает те же значения, что и в hist.

compressbool, по умолчанию: False

Определяет, следует ли объединять несколько записей с одинаковыми значениями (с суммированным весом) перед построением графика. Это полезно в основном, если x содержит много одинаковых точек данных, чтобы уменьшить сложность отображения графика. Если x не содержит дублирующих точек, это не оказывает влияния и просто использует некоторое время и память.

Возвращаемые значения:

Line2D

Другие параметры:

dataиндексируемый объект, необязательно

Если задано, следующие параметры также принимают строку s, которая интерпретируется как data[s] (если это не приводит к исключению):

x, weights

**kwargs

Ключевые параметры управляют свойствами Line2D:

Свойство	Описание
agg_filter	функция фильтра, которая принимает массив float (m, n, 3) и значение dpi, и возвращает массив (m, n, 3) и два смещения от нижнего левого угла изображения
alpha	скаляр или None
animated	bool
antialiased или aa	bool
clip_box	BboxBase или None
clip_on	bool
clip_path	Patch или (Path, Transform) или None
color или c	цвет
dash_capstyle	CapStyle или {'butt', 'projecting', 'round'}
dash_joinstyle	JoinStyle или {'miter', 'round', 'bevel'}
dashes	последовательность чисел с плавающей точкой (перо/без пера в пунктах) или (None, None)
data	массив (2, N) или два одномерных массива
drawstyle или ds	{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, по умолчанию: 'default'
figure	Figure
fillstyle	{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}
gapcolor	цвет или None
gid	строка
in_layout	bool
label	объект
linestyle или ls	{'-', '--', '-.', ':', '', (смещение, последовательность включения/выключения), ...}
linewidth или lw	число с плавающей точкой
marker	строка стиля маркера, Path или MarkerStyle
markeredgecolor или mec	цвет
markeredgewidth или mew	число с плавающей точкой
markerfacecolor или mfc	цвет
markerfacecoloralt или mfcalt	цвет
markersize или ms	число с плавающей точкой
markevery	None или целое число или (целое число, целое число) или срез или список целых чисел или число с плавающей точкой или (число с плавающей точкой, число с плавающей точкой) или список булевых значений
mouseover	bool
path_effects	список AbstractPathEffect
picker	число с плавающей точкой или вызываемая функция[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]
pickradius	число с плавающей точкой
rasterized	bool
sketch_params	(масштаб: число с плавающей точкой, длина: число с плавающей точкой, случайность: число с плавающей точкой)
snap	bool или None
solid_capstyle	CapStyle или {'butt', 'projecting', 'round'}
solid_joinstyle	JoinStyle или {'miter', 'round', 'bevel'}
transform	неизвестно
url	строка
visible	bool
xdata	одномерный массив

ydata	Одномерный массив
zorder	вещественное число

Примечания

График ecdf можно рассматривать как кумулятивную гистограмму с одним столбцом на каждое значение данных; то есть он отображает весь набор данных без произвольного разбиения на интервалы.

Если x содержит значения NaN или замаскированные элементы, либо удалите их предварительно из массива (если они не должны учитываться), либо замените их на -inf или +inf (если они должны быть отсортированы в начале или конце массива).

Примеры использования matplotlib.pyplot.ecdf

Построение кумулятивных распределений

Построение кумулятивных распределений