Python で累積曲線グラフを作成するにはどうすればよいですか?

その他のグラフは、一連のデータの累積分布関数 (CDF) をグラフで表し、累積度数曲線とも呼ばれます。データの分布を調査し、パターンと傾向を発見するために使用されます。 Matplotlib、Pandas、Numpy は、Python が提供するグラフィックスを作成するためのライブラリとツールの一部です。このチュートリアルでは、Matplotlib を使用して Python でオギブ グラフィックを生成する方法を見ていきます。

累積曲線チャートを作成するには、必要なライブラリをインポートする必要があります。この例では、Matplotlib、Pandas、Numpy を使用します。 Matplotlib は、Python でインタラクティブなチャートやグラフを作成するための人気のあるデータ視覚化ライブラリです。一方、Numpy は複雑な数学演算を実行するために使用されます。 Pandas も、データ操作と分析に特化した広く使用されている Python ライブラリです。

＃＃＃文法＃＃＃ リーリー

この構文では、「データ」は累積曲線グラフの作成に使用されるデータ セットです。データの頻度分布は「np.histogram」関数によって決定され、この関数はヒストグラムの値とビン境界も返します。 'plt.plot' を使用して累積曲線プロットを作成し、' 'o-' ' 形式文字列を使用してデータ点をプロットし、それらを線で接続します。次に、「*」演算子はヒストグラム値とビン境界を別個の引数として「plt.plot」に渡します。

＃＃＃例＃＃＃

これは、サイコロの投げのリストの累積頻度分布を視覚化するオージー プロットを作成する簡単な例です。

リーリー

最初に、必要なモジュール NumPy と Matplotlib をインポートして、一連のサイコロの投げ結果の累積度数分布を視覚化するオジブ プロットを作成しました。次に、コードはサイコロを振った結果のセットを定義し、NumPy のヒストグラム関数を使用してデータの「ヒストグラム」を生成し、グループの数とデータの値の範囲を指定します。次に、NumPy の「cumsum」関数を使用して、データの累積頻度を表します。

最後に、Matplotlib の「plot」関数を使用して、各ビンの上限を X 軸として使用して累積頻度を対数プロットとしてプロットし、オージー プロットを形成します。結果として得られるオジーブ プロットは、サイコロの投げの累積頻度分布を示します。ここで、X 軸は出た値を表し、Y 軸は特定の点までのそれらの値の累積頻度を表します。このグラフは、サイコロの投げの頻度と分布を分析するために使用できます。

＃＃＃出力＃＃＃

＃＃＃例＃＃＃

この例では、0 から 100 までの 500 個の乱数の分布を視覚化するオージー プロットを示します。

リーリー

この例では、最初に NumPy を使用して、0 から 100 までの 500 個の乱数を含むデータ セットを生成します。次に、NumPy を使用してデータの累積頻度を計算します。各頻度の間隔幅は 10 です。最後に、Matplotlib を使用して累積頻度と各間隔の上限の間の関係をプロットし、オージブ プロットを生成します。この例では、Python とランダムに生成されたデータを使用してオジーブ プロットを作成する方法を示します。

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Matplotlib モジュールを使用して、Python で累積曲線プロットを作成する方法を学習しました。これは、matplotlib ライブラリを使用する簡単なプロセスです。データをロードし、累積度数を計算し、結果をプロットすることで、データセットの分布を簡単に視覚化し、パターンや傾向を特定できます。ラベル、タイトル、スタイルを使用してグラフィックをカスタマイズして、より視覚的に魅力的で有益なものにすることができます。累積折れ線グラフは統計分析に役立つツールであり、収入分布からテストのスコアまで、さまざまなデータを表すことができます。

以上がPython で累積曲線グラフを作成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。