scipy.stats.

cumfreq#

scipy.stats.cumfreq(a, numbins=10, defaultreallimits=None, weights=None)[source]#

返回一个累积频率直方图，使用直方图函数。

累积直方图是一种映射，它计算直到指定 bin 的所有 bin 中观察值的累积数量。

参数:

aarray_like: 输入数组。
numbinsint, optional: 用于直方图的 bin 的数量。默认值为 10。
defaultreallimitstuple (lower, upper), optional: 直方图范围的下限和上限值。如果没有给出值，则使用略大于 a 中值的范围。具体来说 (a.min() - s, a.max() + s)，其中 s = (1/2)(a.max() - a.min()) / (numbins - 1)。
weightsarray_like, optional: a 中每个值的权重。默认值为 None，这使得每个值的权重为 1.0

返回值:

cumcountndarray: 累积频率的箱值。
lowerlimitfloat: 下限实数极限
binsizefloat: 每个 bin 的宽度。
extrapointsint: 额外的点。

示例

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy import stats
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> x = [1, 4, 2, 1, 3, 1]
>>> res = stats.cumfreq(x, numbins=4, defaultreallimits=(1.5, 5))
>>> res.cumcount
array([ 1.,  2.,  3.,  3.])
>>> res.extrapoints
3

创建一个具有 1000 个随机值的正态分布

>>> samples = stats.norm.rvs(size=1000, random_state=rng)

计算累积频率

>>> res = stats.cumfreq(samples, numbins=25)

计算 x 的值空间

>>> x = res.lowerlimit + np.linspace(0, res.binsize*res.cumcount.size,
...                                  res.cumcount.size)

绘制直方图和累积直方图

>>> fig = plt.figure(figsize=(10, 4))
>>> ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
>>> ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)
>>> ax1.hist(samples, bins=25)
>>> ax1.set_title('Histogram')
>>> ax2.bar(x, res.cumcount, width=res.binsize)
>>> ax2.set_title('Cumulative histogram')
>>> ax2.set_xlim([x.min(), x.max()])

>>> plt.show()