使用Python的概率密度函数

时间:2018-11-16 08:57:20

标签: python scipy probability-density probability-distribution

我有一个数据集,其值在1e-2和1e-3范围内。我有以下代码来获取值并绘制分布。

def get_pdf(data):
    a = np.array(data)
    ex = st.gaussian_kde(a)
    x = np.linspace(0, max(data), max(data))
    y = ag(ex)
    return x, y

data_list = dataset.iloc[:, 2].tolist()
data = [i * 10000 for i in data_list]
x_pdf, y_pdf = get_pdf(data)

plt.figure()
plt.plot(x_pdf, y_pdf, label='PDF of values')
plt.legend()
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
output_image = "ex.png"
plt.savefig(output_image)
plt.close()

但是,除非将数据集中的每个值都乘以10,000,否则此代码将不起作用。我想按原样使用数据集中的值,而无需相乘。我真的很感谢您的帮助。谢谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您应该尝试: x = np.linspace(min(data), max(data), len(data))