使用使用python绘制绘制cdf的多种实现方法的多种实现方法
首先我们先用随机函数编造一个包含1000个数值的一维numpy数组，如下：
// An highlighted block
rng = np.random.RandomState(seed=12345)
samples = stats.norm.rvs(size=1000, random_state=rng)
接下来我们将使用各种方法画出以上数据的累积分布图
1、、matplotlib.pyplot.hist()
def hist(self, x, bins=None, range=None, density=None, weights=None,
cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid',
orientation='vertical', rwidth=None, log=False,
color=None, label=None, stacked=False, normed=None,
**kwargs):
第一种方法，我们使用matplotlib图形库中的hist函数，熟悉该库的人应该知道这是一个直方图绘制函数，以上是从API中找到
的hist函数的所有参数，我们给出一维数组或者列表x，使用hist画出该数据的直方图。
直方图有两种形式，分别是概率分布直方图和累积分布直方图（可能说的不准确- -！），可以通过参数cucumulative来调节，
默认为False，画出的是PDF，那么True画出的便是CDF直方图。
PDF（figure1）可以观察到整个数据在横轴范围内的分布，CDF（figure2）则可以看出不同的数据分布间的差异性，也可以
观察到整个数据的增长趋势和波动情况。
上图是概率分布直方图，纵轴代表概率，如果置参数normed=False，纵轴代表频数
资源评论
