Matplotlib中如何绘制并分析几率散布函数和积累散布函数

要绘制几率散布函数和积累散布函数，可使用Matplotlib库中的hist函数和plot函数。

首先，需要导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，可以创建一个随机变量的样本数据，并使用hist函数绘制几率散布函数：

import numpy as np

data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='b')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Probability Distribution Function')
plt.show()

这段代码将创建一个包括1000个从均值为0、标准差为1的正态散布中抽取的随机样本数据。然后，使用hist函数将数据绘制成直方图，其中参数density=True表示将直方图中的频数转换为几率。

接着，可使用cumsum函数计算积累散布函数，并使用plot函数绘制：

counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=30, density=True)
cdf = np.cumsum(counts)
plt.plot(bin_edges[1:], cdf, color='r')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Cumulative Probability')
plt.title('Cumulative Distribution Function')
plt.show()

这段代码将计算直方图的积累和，并使用plot函数绘制成积累散布函数。在上面的例子中，我们使用了正态散布的样本数据，你可以根据需要替换成其他几率散布的数据。