


Bagaimana untuk membuat graf lengkung kumulatif dalam Python?
graf ogive secara grafik mewakili fungsi pengedaran terkumpul (CDF) bagi set data, kadangkala juga dipanggil lengkung frekuensi terkumpul. Ia digunakan untuk memeriksa pengedaran data dan menemui corak dan arah aliran. Matplotlib, Pandas, dan Numpy ialah beberapa perpustakaan dan alatan yang disediakan oleh Python untuk mencipta grafik otif. Dalam tutorial ini, kita akan melihat cara menggunakan Matplotlib untuk menjana grafik ogif dalam Python.
Untuk mencipta carta lengkung terkumpul, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan. Dalam contoh ini kita akan menggunakan Matplotlib, Pandas dan Numpy. Matplotlib ialah perpustakaan visualisasi data yang popular untuk mencipta carta dan graf interaktif dalam Python. Numpy, sebaliknya, digunakan untuk melakukan operasi matematik yang kompleks. Pandas ialah satu lagi perpustakaan Python yang digunakan secara meluas khusus untuk manipulasi dan analisis data.
Tatabahasa
plt.plot(*np.histogram(data, bins), 'o-')
Dalam sintaks ini, 'data' ialah set data yang digunakan untuk mencipta carta lengkung terkumpul. Taburan kekerapan data ditentukan oleh fungsi 'np.histogram', yang juga mengembalikan nilai histogram dan sempadan bin. Gunakan 'plt.plot' untuk mencipta plot lengkung kumulatif, menggunakan rentetan format ' 'o-' ' untuk memplot titik data dan menyambungkannya dengan garisan. Operator '*' kemudian menghantar nilai histogram dan sempadan bin sebagai argumen berasingan kepada 'plt.plot'.
Contoh
Ini ialah contoh mudah yang mencipta plot ogif untuk menggambarkan taburan kekerapan terkumpul senarai balingan dadu.
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()
Mula-mula, kami mencipta plot ogif untuk menggambarkan taburan kekerapan terkumpul bagi satu set gulungan dadu, dengan mengimport modul NumPy dan Matplotlib yang diperlukan. Kemudian, kod itu mentakrifkan satu set keputusan membaling dadu dan menggunakan fungsi histogram NumPy untuk menjana "histogram" data, menyatakan bilangan kumpulan dan julat nilai data. Seterusnya, gunakan fungsi 'cumsum' NumPy untuk mewakili kekerapan kumulatif data.
Akhir sekali, gunakan fungsi "plot" Matplotlib untuk memplot frekuensi kumulatif sebagai plot logaritma, dengan had atas setiap tong digunakan sebagai paksi-x, membentuk plot ogif. Plot ogif yang terhasil menunjukkan taburan kekerapan terkumpul lemparan dadu, di mana paksi-x mewakili nilai-nilai yang digulung dan paksi-y mewakili kekerapan terkumpul nilai-nilai tersebut sehingga titik tertentu. Graf ini boleh digunakan untuk menganalisis kekerapan dan taburan balingan dadu.
Output
Contoh
Contoh ini menunjukkan plot ogif untuk menggambarkan taburan 500 nombor rawak antara 0 dan 100.
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()
Dalam contoh ini, kami mula-mula menggunakan NumPy untuk menjana set data yang mengandungi 500 nombor rawak antara 0 dan 100. Kemudian gunakan NumPy untuk mengira kekerapan kumulatif data, dan lebar selang setiap kekerapan ialah 10. Akhir sekali, gunakan Matplotlib untuk memplot hubungan antara kekerapan terkumpul dan had atas setiap selang untuk menjana plot ogif. Contoh ini menunjukkan cara mencipta plot ogif menggunakan Python dan data yang dijana secara rawak.
Output
Kami belajar untuk mencipta plot lengkung terkumpul dalam Python menggunakan modul Matplotlib, yang merupakan proses mudah menggunakan perpustakaan matplotlib. Dengan memuatkan data anda, mengira kekerapan terkumpul dan memplot keputusan, anda boleh memvisualisasikan pengedaran set data anda dengan mudah dan mengenal pasti sebarang corak atau aliran. Anda boleh menyesuaikan grafik anda dengan label, tajuk dan gaya untuk menjadikannya lebih menarik secara visual dan bermaklumat. Graf garis kumulatif ialah alat yang berguna dalam analisis statistik dan boleh mewakili pelbagai data, daripada pengagihan pendapatan kepada markah ujian.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membuat graf lengkung kumulatif dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Tidak, MySQL tidak dapat menyambung terus ke SQL Server. Tetapi anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk melaksanakan interaksi data: Gunakan middleware: data eksport dari MySQL ke format pertengahan, dan kemudian mengimportnya ke SQL Server melalui middleware. Menggunakan Pangkalan Data Pangkalan Data: Alat perniagaan menyediakan antara muka yang lebih mesra dan ciri -ciri canggih, pada dasarnya masih dilaksanakan melalui middleware.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.
