matplotlib.pyplot.ecdf#

matplotlib.pyplot.ecdf(x, weights=None, *, complementary=False, orientation='vertical', compress=False, data=None, **kwargs)[源代码][源代码]#

计算并绘制 x 的经验累积分布函数。

Added in version 3.8.

参数:
x1维数组类

输入数据。无限条目被保留(并将相关的 ecdf 端从 0/1 移动),但 NaN 和掩码值是错误。

权重1d 类数组或 None,默认:None

条目的权重;必须与 x 具有相同的形状。对应于 NaN 数据点的权重将被丢弃,然后剩余的权重将被归一化,使其总和为 1。如果未设置,所有条目具有相同的权重。

互补的bool, 默认: False

是否绘制累积分布函数,该函数从0增加到1(默认),或互补累积分布函数,该函数从1减少到0。

方向{"vertical", "horizontal"}, 默认: "vertical"

条目是沿 x 轴(“垂直”,默认)还是 y 轴(“水平”)绘制。此参数与 hist 中的值相同。

压缩bool, 默认: False

是否在绘图前将具有相同值的多个条目(权重相加)分组。 这主要在 x 包含许多相同数据点时很有用,以减少图形的渲染复杂性。 如果 x 不包含重复点,则此操作无效,只会占用一些时间和内存。

返回:
Line2D
其他参数:
数据可索引对象,可选

如果给出,以下参数也接受一个字符串 s,如果 sdata 中的一个键,则解释为 data[s]

x, weights

**kwargs

关键字参数控制 Line2D 属性:

属性

描述

agg_filter

一个过滤函数,它接收一个 (m, n, 3) 浮点数组和一个 dpi 值,并返回一个 (m, n, 3) 数组和两个从图像左下角开始的偏移量

alpha

标量或无

animated

布尔

抗锯齿 或 aa

布尔

clip_box

BboxBase 或 None

clip_on

布尔

clip_path

补丁或(路径,变换)或无

颜色 或 c

color

dash_capstyle

CapStyle 或 {'butt', 'projecting', 'round'}

dash_joinstyle

JoinStyle 或 {'miter', 'round', 'bevel'}

dashes

浮点数序列(开/关墨水以点为单位)或 (None, None)

数据

(2, N) 数组或两个 1D 数组

drawstyle 或 ds

{'default', 'steps', 'steps-pre', 'steps-mid', 'steps-post'}, 默认: 'default'

figure

FigureSubFigure

fillstyle

{'full', 'left', 'right', 'bottom', 'top', 'none'}

gapcolor

color or None

gid

str

in_layout

布尔

标签

对象

linestyle 或 ls

{'-', '--', '-.', ':', '', (偏移, 开关序列), ...}

线宽 或 lw

浮动

标记

标记样式字符串,PathMarkerStyle

markeredgecolor 或 mec

color

markeredgewidth 或 mew

浮动

markerfacecolor 或 mfc

color

markerfacecoloralt 或 mfcalt

color

markersize 或 ms

浮动

markevery

None 或 int 或 (int, int) 或 slice 或 list[int] 或 float 或 (float, float) 或 list[bool]

鼠标悬停

布尔

path_effects

AbstractPathEffect 的列表

picker

float 或 callable[[Artist, Event], tuple[bool, dict]]

pickradius

浮动

光栅化

布尔

sketch_params

(scale: float, length: float, randomness: float)

snap

布尔值或无

solid_capstyle

CapStyle 或 {'butt', 'projecting', 'round'}

solid_joinstyle

JoinStyle 或 {'miter', 'round', 'bevel'}

transform

未知

url

str

可见

布尔

xdata

1D 数组

ydata

1D 数组

zorder

浮动

注释

备注

这是 axes.Axes.ecdfpyplot 封装

ecdf 图可以被视为每个数据条目一个箱子的累积直方图;即,它报告整个数据集而不进行任何任意的分箱。

如果 x 包含 NaN 或掩码条目,可以先从数组中移除它们(如果它们不应被考虑),或者将它们替换为 -inf 或 +inf(如果它们应被排序到数组的开头或结尾)。

使用 matplotlib.pyplot.ecdf 的示例#

累积分布

Cumulative distributions