Normal CDF
अब जब आपको Normal PDF का लुक समझ आ गया है, तो इसकी CDF पर विचार करते हैं। पिछले अभ्यास में आपने जो सैंपल्स जनरेट किए थे (जो आपके नेमस्पेस में samples_std1, samples_std3, और samples_std10 के रूप में हैं), उनका उपयोग करके CDFs बनाइए और प्लॉट कीजिए.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking in Python (Part 1)
अभ्यास निर्देश
- अपनी
ecdf()फंक्शन का उपयोग करके CDFs के लिए x और y वैल्यूज़ जनरेट करें: क्रमशःx_std1, y_std1,x_std3, y_std3औरx_std10, y_std10. - तीनों CDFs को डॉट्स के रूप में प्लॉट करें (
markerऔरlinestyleकीवर्ड आर्ग्युमेंट्स देना न भूलें!). - Submit दबाएँ ताकि एक legend बन जाए, जिसमें दिखे कि आपने कौन-सी standard deviations इस्तेमाल की हैं, और आपका प्लॉट भी दिखे। एक्सिस को लेबल करने की ज़रूरत नहीं है क्योंकि हमने यह परिभाषित नहीं किया है कि Normal distribution किस चीज़ का वर्णन कर रहा है; हम सिर्फ CDFs के शेप्स देख रहे हैं.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Generate CDFs
# Plot CDFs
# Make a legend and show the plot
_ = plt.legend(('std = 1', 'std = 3', 'std = 10'), loc='lower right')
plt.show()