绘制均匀连续分布的 CDF答案

【问题标题】：Plotting CDF of Uniform continuous distribution绘制均匀连续分布的 CDF
【发布时间】：2020-05-08 04:09:55
【问题描述】：

我正在尝试绘制均匀连续分布的 pdf 和 cdf。以下是代码：

from scipy.stats import uniform
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(1, 1)

# Genrating uniform distribution
uniform_distribution = uniform.rvs(0, 1, 1000)
x = np.linspace(uniform.ppf(0.01),uniform.ppf(0.99), 1000)
ax.hist(uniform_distribution, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2)

# Plotting pdf
pdf = uniform.pdf(x)
ax.plot(x, pdf, 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='pdf')

# Plotting cdf
cdf = uniform.cdf(x)
ax.plot(x, cdf, 'k-', lw=2, label='cdf')
ax.legend(loc='best', frameon=False)

在尝试了一些值后，我得到了正确的结果。据我了解，变量x 用于x 轴值来绘制pdf 和cdf，可以看出这两个函数都通过了。 uniform_distribution 变量取实际分布。

但是函数uniform.pdf 和uniform.cdf 采用x，这似乎不直观。在这两个函数中更改 x 时，我得到了我的 pdf 图，但 cdf 被扭曲了。不知道 cdf 和 pdf 函数的确切参数应该是什么以及为什么。

【问题讨论】：

标签： python-3.x machine-learning scipy statistics

【解决方案1】：

您可以更改a 和b 以查看不同的数字：

from scipy.stats import uniform
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a, b = 1, 5
size = 1000

fig, ax = plt.subplots(1, 1)

# Genrating uniform distribution
uniform_distribution = uniform(loc=a, scale=b)
x = np.linspace(uniform_distribution.ppf(0), uniform_distribution.ppf(1), size)

# Plotting pdf
pdf = uniform_distribution.pdf(x)
ax.plot(x, pdf, 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='pdf')

# Plotting cdf
cdf = uniform_distribution.cdf(x)
ax.plot(x, cdf, 'k-', lw=2, label='cdf')
ax.legend(loc='best', frameon=False)

# Histogram
ax.hist(uniform_distribution.rvs(size=size), density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2)
ax.set_ylim(-0.05, 1.05)

fig.show()

【讨论】：