In der Statistik wird die Gamma-Verteilung häufig verwendet, um Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf Wartezeiten zu modellieren.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie die Funktion scipy.stats.gamma() verwenden, um eine …
Um eine Chi-Quadrat-Verteilung in Python zu zeichnen, können Sie die folgende Syntax verwenden:
#Die x-Achse reicht von 0 bis 20 in Schritten von 0,001
x = np.arange(0, 20, 0.001)
#Chi-Quadrat-Verteilung mit 4 Freiheitsgraden plotten
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=4))
Das x-Array definiert den Bereich für die x-Achse und plt.plot() erzeugt die Kurve für die Chi-Quadrat-Verteilung mit den angegebenen Freiheitsgraden.
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktionen in der Praxis verwenden können.
Beispiel 1: Zeichnen Sie eine einzelne Chi-Quadrat-Verteilung
Der folgende Code zeigt, wie eine einzelne Chi-Quadrat-Verteilungskurve mit 4 Freiheitsgraden gezeichnet wird
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import chi2
#Die x-Achse reicht von 0 bis 20 in Schritten von 0,001
x = np.arange(0, 20, 0.001)
#Chi-Quadrat-Verteilung mit 4 Freiheitsgraden plotten
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=4))
Sie können auch die Farbe und die Breite der Linie im Diagramm ändern:
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=4), color='red', linewidth=3)
Beispiel 2: Zeichnen Sie mehrere Chi-Quadrat-Verteilungen
Der folgende Code zeigt, wie mehrere Chi-Quadrat-Verteilungskurven mit unterschiedlichen Freiheitsgraden gezeichnet werden:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import chi2
#Die x-Achse reicht von 0 bis 20 in Schritten von 0,001
x = np.arange(0, 20, 0.001)
#definiere mehrere Chi-Quadrat-Verteilungen
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=4), label='df: 4')
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=8), label='df: 8')
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=12), label='df: 12')
#Legende zum Diagramm hinzufügen
plt.legend()
Fühlen Sie sich frei, die Farben der Linien zu ändern und einen Titel und Achsenbeschriftungen hinzuzufügen, um das Diagramm zu vervollständigen:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import chi2
#Die x-Achse reicht von 0 bis 20 in Schritten von 0,001
x = np.arange(0, 20, 0.001)
#definiere mehrere Chi-Quadrat-Verteilungen
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=4), label='df: 4', color='gold')
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=8), label='df: 8', color='red')
plt.plot(x, chi2.pdf(x, df=12), label='df: 12', color='pink')
#Legende zum Diagramm hinzufügen
plt.legend(title='Parameters')
# Achsenbeschriftungen und einen Titel hinzufügen
plt.ylabel('Density')
plt.xlabel('x')
plt.title('Chi-Square Distributions', fontsize=14)
Eine ausführliche Erklärung der Funktion plt.plot() finden Sie in der matplotlib-Dokumentation.
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