Matplotlib累积分布图Python

Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的Python包，可以用来绘制各种类型的图形，包括直方图、散点图、线图等等。本文将介绍Matplotlib的另一种类型的图形——累积分布图。

什么是累积分布图

累积分布图显示了在一组数据中小于或等于给定值的观察值的比例。它可以帮助我们了解数据的分布情况，以及在某个给定阈值下的数据占总数的比例，通常用于可视化数据的分布情况。例如，一个累积分布图可以显示一个数据集中X个值的分布情况，其中20%的观察值小于或等于a，30%的观察值小于或等于b等等。

如何创建Matplotlib累积分布图

要创建Matplotlib累积分布图，我们需要使用matplotlib.pyplot，该库提供了一个称为cumulative的函数，该函数可用于创建累积分布图。累积分布是通过对原始数据进行排序并计算每个数据值对应的累积百分位数来计算的。

下面是一个简单的例子，演示如何创建一个基本的累积分布图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.randint(low=0, high=100, size=100)

# 生成累积分布
counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=20, density=False)
cdf = np.cumsum(counts)

# 创建图形
plt.plot(bin_edges[1:], cdf/cdf[-1])
plt.ylabel('累积分布概率')
plt.xlabel('数据值')
plt.show()

在这个例子中，我们生成了一些随机数据，并使用numpy库中的histogram函数将数据集合成20个箱子。我们使用cumulative函数计算累积分布，并使用Matplotlib绘图函数显示结果。

在该图中，我们可以看到50%的数据位于数据值28左右，80%的数据位于数据值50左右。通过对累积分布图的解析，我们可以轻松地获取更多类似的数据。

优化累积分布图

通常，我们需要在累积分布图中添加一些附加功能，例如标签、标题和参考线，以使图表更好地传达有关数据分布的信息。Matplotlib为我们提供了广泛的灵活性来定制我们的图形，以满足特定需求。

下面是一些常见的优化累积分布图的技巧：

修改线型和颜色

我们可以使用Matplotlib图形函数中的一些内置线型和颜色，或自定义它们，使线条更易于区分。下面是一个修改线型和颜色的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.randint(low=0, high=100, size=100)

# 生成累积分布
counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=20, density=False)
cdf = np.cumsum(counts)

# 创建图形
plt.plot(bin_edges[1:], cdf/cdf[-1], linestyle='--', color='green')
plt.ylabel('累积分布概率')
plt.xlabel('数据值')
plt.show()

运行该代码，我们可以看到累积分布图线条的颜色和线型被修改为绿色的虚线。

添加参考线

为了更清晰地了解数据分布情况，我们也可以添加参考线。我们可以在累积分布图中加入水平线，来指出某个特定的数据值占总数的百分比。下面是一个添加参考线的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.randint(low=0, high=100, size=100)

# 生成累积分布
counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=20, density=False)
cdf = np.cumsum(counts)

# 创建图形
plt.plot(bin_edges[1:], cdf/cdf[-1], linestyle='--', color='green')

# 添加参考线
plt.axhline(y=0.5, color='red', linestyle='-')
plt.text(60, 0.55, '50%', color='red')

plt.ylabel('累积分布概率')
plt.xlabel('数据值')
plt.show()

运行该代码，我们可以看到红色的水平线指示出50%的数据，以及添加到数据值60处的文本标签。

添加图例和标题

我们也可以为累积分布图添加图例和标题。下面是一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成一些随机数据
data = np.random.randint(low=0, high=100, size=100)

# 生成累积分布
counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=20, density=False)
cdf = np.cumsum(counts)

# 创建图形
plt.plot(bin_edges[1:], cdf/cdf[-1], linestyle='--', color='green', label='累积分布')

# 添加参考线
plt.axhline(y=0.5, color='red', linestyle='-', label='50% 数据')
plt.text(60, 0.55, '50%', color='red')

plt.xlabel('数据值')
plt.ylabel('累积分布概率')
plt.title('一组随机数据的累积分布图')
plt.legend()
plt.show()