从 Python 中的值列表计算累积分布函数答案

【问题标题】：Calculate cumulative distribution function from a lis of values in Python从 Python 中的值列表计算累积分布函数
【发布时间】：2020-10-20 22:08:44
【问题描述】：

我想在 Python 中为这个列表中的每个值计算累积分布函数；

y = 1000, 1012, 1014, 1015, 1016, 1017, 1018, 1019...

以下函数；

F = (yi + 前 y 值) / y 值之和

示例：F 代表 1014

 F = (1014 + 1012 + 1000) / 8111 = 0.3730736

我想知道如何在 Python 中将此函数应用于大量 y 值。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python cumulative-sum

【解决方案1】：

你可以这样定义一个函数：

y =  [1000, 1012, 1014, 1015, 1016, 1017, 1018, 1019]

def cumululative(list_of_values):
    sum_values = sum(list_of_values)
    F = []  
    temp = 0
    for i in list_of_values:
        temp += i
        F.append(temp/sum_values)
    return F

print(cumululative(y))

输出：

[0.12328936012822093, 0.2480581925779805, 0.37307360374799653, 0.4982123042781408, 0.6234742941684133, 0.7488595734188139, 0.8743681420293429, 1.0]

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

import numpy as np

y =  [1000, 1012, 1014, 1015, 1016, 1017, 1018, 1019]

np.cumsum(y)/np.sum(y)

结果是：

array([0.12328936, 0.24805819, 0.3730736 , 0.4982123 , 0.62347429,
       0.74885957, 0.87436814, 1.        ])

或者：

import pandas as pd

y =  pd.Series([1000, 1012, 1014, 1015, 1016, 1017, 1018, 1019])

y.cumsum()/y.sum()

结果现在是pd.Series 类型：

0    0.123289
1    0.248058
2    0.373074
3    0.498212
4    0.623474
5    0.748860
6    0.874368
7    1.000000
dtype: float64

【讨论】：