graf ogive secara grafik mewakili fungsi pengedaran terkumpul (CDF) bagi set data, kadangkala juga dipanggil lengkung frekuensi terkumpul. Ia digunakan untuk memeriksa pengedaran data dan menemui corak dan arah aliran. Matplotlib, Pandas, dan Numpy ialah beberapa perpustakaan dan alatan yang disediakan oleh Python untuk mencipta grafik otif. Dalam tutorial ini, kita akan melihat cara menggunakan Matplotlib untuk menjana grafik ogif dalam Python.

Untuk mencipta carta lengkung terkumpul, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan. Dalam contoh ini kita akan menggunakan Matplotlib, Pandas dan Numpy. Matplotlib ialah perpustakaan visualisasi data yang popular untuk mencipta carta dan graf interaktif dalam Python. Numpy, sebaliknya, digunakan untuk melakukan operasi matematik yang kompleks. Pandas ialah satu lagi perpustakaan Python yang digunakan secara meluas khusus untuk manipulasi dan analisis data.

Tatabahasa

plt.plot(*np.histogram(data, bins), 'o-')

Dalam sintaks ini, 'data' ialah set data yang digunakan untuk mencipta carta lengkung terkumpul. Taburan kekerapan data ditentukan oleh fungsi 'np.histogram', yang juga mengembalikan nilai histogram dan sempadan bin. Gunakan 'plt.plot' untuk mencipta plot lengkung kumulatif, menggunakan rentetan format ' 'o-' ' untuk memplot titik data dan menyambungkannya dengan garisan. Operator '*' kemudian menghantar nilai histogram dan sempadan bin sebagai argumen berasingan kepada 'plt.plot'.

Contoh

Ini ialah contoh mudah yang mencipta plot ogif untuk menggambarkan taburan kekerapan terkumpul senarai balingan dadu.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# List of dice rolls
rolls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 3, 6, 2, 5, 1, 6, 4, 2, 3, 5, 1, 4, 6, 3]

# Calculate the cumulative frequency
bins = np.arange(0, 8, 1)
freq, bins = np.histogram(rolls, bins=bins)
cumulative_freq = np.cumsum(freq)

# Create the ogive graph
plt.plot(bins[1:], cumulative_freq, '-o')
plt.xlabel('Dice Rolls')
plt.ylabel('Cumulative Frequency')
plt.title('Ogive Graph of Dice Rolls')
plt.show()

Mula-mula, kami mencipta plot ogif untuk menggambarkan taburan kekerapan terkumpul bagi satu set gulungan dadu, dengan mengimport modul NumPy dan Matplotlib yang diperlukan. Kemudian, kod itu mentakrifkan satu set keputusan membaling dadu dan menggunakan fungsi histogram NumPy untuk menjana "histogram" data, menyatakan bilangan kumpulan dan julat nilai data. Seterusnya, gunakan fungsi 'cumsum' NumPy untuk mewakili kekerapan kumulatif data.

Akhir sekali, gunakan fungsi "plot" Matplotlib untuk memplot frekuensi kumulatif sebagai plot logaritma, dengan had atas setiap tong digunakan sebagai paksi-x, membentuk plot ogif. Plot ogif yang terhasil menunjukkan taburan kekerapan terkumpul lemparan dadu, di mana paksi-x mewakili nilai-nilai yang digulung dan paksi-y mewakili kekerapan terkumpul nilai-nilai tersebut sehingga titik tertentu. Graf ini boleh digunakan untuk menganalisis kekerapan dan taburan balingan dadu.

Output

Contoh

Contoh ini menunjukkan plot ogif untuk menggambarkan taburan 500 nombor rawak antara 0 dan 100.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate random data
data = np.random.randint(0, 100, 500)

# Calculate the cumulative frequency
bins = np.arange(0, 110, 10)
freq, bins = np.histogram(data, bins=bins)
cumulative_freq = np.cumsum(freq)

# Create the ogive graph
plt.plot(bins[1:], cumulative_freq, '-o')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Cumulative Frequency')
plt.title('Ogive Graph of Random Data')
plt.show()

Dalam contoh ini, kami mula-mula menggunakan NumPy untuk menjana set data yang mengandungi 500 nombor rawak antara 0 dan 100. Kemudian gunakan NumPy untuk mengira kekerapan kumulatif data, dan lebar selang setiap kekerapan ialah 10. Akhir sekali, gunakan Matplotlib untuk memplot hubungan antara kekerapan terkumpul dan had atas setiap selang untuk menjana plot ogif. Contoh ini menunjukkan cara mencipta plot ogif menggunakan Python dan data yang dijana secara rawak.

Output

Kami belajar untuk mencipta plot lengkung terkumpul dalam Python menggunakan modul Matplotlib, yang merupakan proses mudah menggunakan perpustakaan matplotlib. Dengan memuatkan data anda, mengira kekerapan terkumpul dan memplot keputusan, anda boleh memvisualisasikan pengedaran set data anda dengan mudah dan mengenal pasti sebarang corak atau aliran. Anda boleh menyesuaikan grafik anda dengan label, tajuk dan gaya untuk menjadikannya lebih menarik secara visual dan bermaklumat. Graf garis kumulatif ialah alat yang berguna dalam analisis statistik dan boleh mewakili pelbagai data, daripada pengagihan pendapatan kepada markah ujian.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk membuat graf lengkung kumulatif dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!