So erstellen Sie ein Ogive-Diagramm in Python

Ein Ogive ist ein Diagramm, das zeigt, wie viele Datenwerte über oder unter einem bestimmten Wert in einem Datensatz liegen. In diesem Tutorial wird erklärt, wie Sie in Python ein Ogive erstellen.

Beispiel: So erstellen Sie ein Ogive in Python

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Ogive für ein Dataset in Python zu erstellen.

Schritt 1: Erstellen Sie einen Datensatz.

Zunächst können wir einen einfachen Datensatz erstellen.

import numpy as np

#Erstellen Sie ein Array mit 1.000 zufälligen Ganzzahlen zwischen 0 und 10
np.random.seed(1)
data = np.random.randint(0, 10, 1000)
#Die ersten zehn Werte anzeigen 
data[:10]
array([5, 8, 9, 5, 0, 0, 1, 7, 6, 9])

Schritt 2: Erstellen Sie ein Ogive

Als nächstes können wir die Funktion numpy.histogram verwenden, um die Klassen und die Klassenhäufigkeiten automatisch zu finden. Dann können wir matplotlib verwenden, um das Ogive tatsächlich zu erstellen:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

# Erhalten Sie Histogrammwerte mit 10 Fächern
values, base = np.histogram(data, bins=10)
#Finden Sie die kumulierten Summen
cumulative = np.cumsum(values)
# Plotten Sie den Ogive
plt.plot(base[:-1], cumulative, 'ro-')

Das Ogive-Diagramm sieht je nach Anzahl der Fächer, die wir in der Funktion numpy.histogram angeben, anders aus. So würde das Diagramm beispielsweise aussehen, wenn wir 30 Fächer verwenden würden:

#Erhalten Sie Histogrammwerte mit 30 Bins
values, base = np.histogram(data, bins=10)
#Finden Sie die kumulierten Summen
cumulative = np.cumsum(values)
# Plotten Sie den Ogive
plt.plot(base[:-1], cumulative, 'ro-')

Das Argument ‚ ro-‚ gibt an:

• Verwende die Farbe Rot (r)
• Verwenden Sie bei jeder Klassenpause Kreise (o)
• Verbinde die Kreise mit Linien (-)

Sie können diese Optionen jederzeit ändern, um die Ästhetik des Diagramms zu ändern.