Matplotlib - 以 Y 轴为累积分数的累积密度图

Question

我可以制作累积密度图 (cumulative distribution plots python)：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Some fake data:
data = np.random.randn(1000)

sorted_data = np.sort(data)  # Or data.sort(), if data can be modified

# Cumulative counts:
plt.step(np.concatenate([sorted_data, sorted_data[[-1]]]),
         np.arange(sorted_data.size+1))

plt.show()

但是，我希望将 Y 轴表示为累积分数。介于 0 和 1 之间的某个值。如何缩放 Y 轴来做到这一点？

解决方案

请参阅下面欧内斯特的回答。如果使用 Python 2：

plt.step(np.concatenate([sorted_data, sorted_data[[-1]]]), np.arange(sorted_data.size+1)/float(sorted_data.size))

Answer 1

不要让事情过于复杂，只需除以您拥有的数据数量即可

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Some fake data:
data = np.random.randn(1000)

sorted_data = np.sort(data)  # Or data.sort(), if data can be modified

# Cumulative counts:
plt.step(np.concatenate([sorted_data, sorted_data[[-1]]]),
         np.arange(sorted_data.size+1)/sorted_data.size)

plt.show()

Answer 2

通常，您可以通过从最小值中减去您的值并除以最大值和最小值之间的差值来使用最小值-最大值缩放。

y = np.arange(sorted_data.size+1)
# Using min-max scaling
y = (y - np.min(y)) / (np.max(y) - np.min(y))

由于在这种情况下y 的最小值为 0，这与除以 y 值的最大值相同。

plt.step(np.concatenate([sorted_data, sorted_data[[-1]]]),
     y / np.max(y))