怎样用python的matplotlib模块画累积分布图下面的程序绘制随机变量X的累积分布函数和数组p的累加结果
pl.plot(t, X.cdf(t))
pl.plot(t2, np.add.accumulate(p)*(t2[1]-t2[0]))
python没有直接生成服从泊松分布随机数的函数吗首先是泊松分布，这是一个离散型的随机变量分布，比较好弄，此外例如考察一些到达事件的概率时，通常服从泊松分布，因此该分布相当实用 。在开始编写之前，先感谢知乎一位大神的科普知识，假设有一个服从均匀分布的随机变量，u~U[0,1]，F(x)为随机变量x的累计分布函数，那么F-1（u）的变量服从F分布，即F的逆函数是服从F的随机变量 。代码如下：
[java] view plain copy print?
span style="white-space:pre"/spanprivate static int getPossionVariable(double lamda) {
int x = 0;
double y = Math.random(), cdf = getPossionProbability(x, lamda);
while (cdfy) {
x;
cdf= getPossionProbability(x, lamda);
}
return x;
}
private static double getPossionProbability(int k, double lamda) {
double c = Math.exp(-lamda), sum = 1;
for (int i = 1; i = k; i) {
图像处理的Python问题，怎么解决imtools.py里面也要有numpy 的引用才对
def histeq(im,nbr_bins=256):
【pythoncdf函数 python def function】"""对一幅灰度图像进行直方图均衡化"""
#计算图像的直方图
imhist,bins = histogram(im.flatten(),nbr_bins,normed=True)
cdf = imhist.cumsum() #累计分布函数
cdf = 255 * cdf / cdf[-1]#归一化
#使用累计分布函数的线性插值 ， 计算新的像素
im2 = interp(im.flatten(),bins[:-1],cdf)
return im2.reshape(im.shape),cdf
以上代码我定义在imtools.py文件里并且放在了python2.7里
然后我在num.py里引用他
Python code?
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from PIL import Image
from pylab import *
from numpy import *
import imtools
im= array(Image.open('E:\\daima\\pydaima\\shijue\\tupian1\\gang2.jpg').convert('L'))
im2,cdf =imtools.histeq(im)
出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "pyshell#56", line 1, in module
a=imtools.histeq(im)
File "E:\daima\pydaima\shijue\imtools.py", line 32, in histeq
NameError: global name 'histogram' is not defined
python使用hist画频率直方图时 ， 怎样修改填示例代码：
#概率分布直方图
#高斯分布
#均值为0
mean = 0
#标准差为1 ， 反应数据集中还是分散的值
sigma = 1
x=mean sigma*np.random.randn(10000)
fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=2,figsize=(9,6))
#第二个参数是柱子宽一些还是窄一些 ， 越大越窄越密
ax0.hist(x,40,normed=1,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)
##pdf概率分布图，一万个数落在某个区间内的数有多少个
ax0.set_title('pdf')
ax1.hist(x,20,normed=1,histtype='bar',facecolor='pink',alpha=0.75,cumulative=True,rwidth=0.8)
#cdf累计概率函数，cumulative累计 。比如需要统计小于5的数的概率
ax1.set_title("cdf")
fig.subplots_adjust(hspace=0.4)
plt.show()
运行结果为：
如何绘制的matplotlib经验CDF在Python分别设置两个图pythoncdf函数的左上角坐标就可以pythoncdf函数了 。
使用Python构造经验累积分布函数（ECDF）对于一个样本序列，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中是一个指示函数，如果 ， 指示函数取值为1，否则取值为0，因此能反映在样本中小于的元素数量占比 。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数会趋近于真实的累积分布函数。
首先定义一个类，命名为ECDF：
我们采用均匀分布（Uniform）进行验证 ， 导入 uniform 包，然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次 ， 第二轮抽取1000次，比较输出的结果 。
输出结果为：
而我们知道，在真实的0到1均匀分布中 ， 时，，从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值，因此格利文科定理得以证明 。
关于pythoncdf函数和python def function的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。
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