scipy.stats.

yeojohnson_normplot

scipy.stats.yeojohnson_normplot(x, la, lb, plot=None, N=80)

计算 Yeo-Johnson 正态图的参数，可选择显示它。

Yeo-Johnson 正态图以图形方式显示在 yeojohnson 中使用的最佳变换参数，以获得接近正态分布的分布。

参数:

xarray_like

输入数组。

la, lb标量

传递给 yeojohnson 用于 Yeo-Johnson 变换的 lmbda 值的下限和上限。如果生成绘图，这些也是绘图的横轴的限制。

plot对象，可选

如果给定，则绘制分位数和最小二乘拟合。plot 是一个必须具有“plot”和“text”方法的对象。可以使用 matplotlib.pyplot 模块或 Matplotlib Axes 对象，或者具有相同方法的自定义对象。默认值为 None，这意味着不创建绘图。

Nint，可选

横轴上的点数（从 la 到 lb 均匀分布）。

返回:

lmbdasndarray

执行 Yeo-Johnson 变换的 lmbda 值。

ppccndarray

概率图相关系数，从 probplot 获取，当将 Box-Cox 变换后的输入 x 与正态分布拟合时。

参见

probplot，yeojohnson，yeojohnson_normmax，yeojohnson_llf，ppcc_max

备注

即使给定了 plot，boxcox_normplot 也不会显示或保存图形；在调用 probplot 后应使用 plt.show() 或 plt.savefig('figname.png')。

在 1.2.0 版本中添加。

示例

在你的浏览器中尝试一下！

>>> from scipy import stats
>>> import matplotlib.pyplot as plt

生成一些非正态分布的数据，并创建 Yeo-Johnson 图

>>> x = stats.loggamma.rvs(5, size=500) + 5
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.add_subplot(111)
>>> prob = stats.yeojohnson_normplot(x, -20, 20, plot=ax)

确定并绘制用于变换 x 的最佳 lmbda，并在同一图中绘制它

>>> _, maxlog = stats.yeojohnson(x)
>>> ax.axvline(maxlog, color='r')

>>> plt.show()

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