cdf

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需要在一个绘图中绘制8种不同函数的CDF。它只给出7种不同颜色和8种颜色的问题再次给出了第一种蓝色。如何制作8种不同的颜色？下面是脚本： locerror_2d=[Scan_Around[1],Triangle_Around[1],M_shape_Around[1],Hilbert_Around[1],Scan_SbS[1],Triangle_SbS[1],M_shape_SbS[1],Hilb

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计算从数据

的样本逆CDF如果我得到的随机样本数据： X=np.random.random(100)*100 和我需要得到与CDF = 34％或任何值X_I。我现在能够想到的唯一方法就是反CDF。我认为百分比是相当的，但有人告诉我这是接近但不是确切的。

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并行效率下降不一致

我的问题可能是微不足道的。我使用MPI库对一个CFD代码进行了并行处理，现在我正试图调查我的并行效率。首先，我创建了一个案例，它将提供行列中相同的负载和对传输数据的计算量的恒定比率。因此，我的期望是，当我增加等级时，任何运行时变化都将仅归因于通信延迟。然而，我意识到不调用等级通信的子程序（因此它们只执行域计算，因此它们处理所有等级的相同负载）显着贡献 - 实际上是最大运行时增加。我在这里错过了什么

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Python-读取非常大的栅格和绘图经验累积分布函数，内存错误

我试图绘制380Gb二进制栅格数据的经验累积分布函数（CDF）。只使用数据的一个小掩码，下面的代码完美地工作。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt dem_name = open('./raster.dem','rb') vals = np.fromfile(dem_name,dtype='float32') vals =

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累积分布函数，阈值，R

我每天有一个月的径流值和一个特定的阈值。我怎样才能知道在多少天内，径流超过该阈值的概率超过50％？我是否有权在此使用CDF？但是，我怎样才能整合阈值？非常感谢！

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CDF Python中没有显示正确

早上好，在Python，我有一本字典（称为packet_size_dist）具有以下值： 34 => 0.00909909009099 42 => 0.02299770023 54 => 0.578742125787 58 => 0.211278872113 62 => 0.00529947005299 66 => 0.031796820318 70 => 0.05309469053

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可以用Python或R

伽马CDF拟合点我有一系列的情节看起来像这样的： Python代码： a = np.array([4,4,4,4,5,5,5,6,6,6,6,6,6,6,7,7,7,8,8,8,9]) b = np.array([i/len(a) for i in range(1, len(a)+1)]) pl.plot(a,b, 'ro') R代码里面： a <- c(4,4,4,4,5,5,5,6,6

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如何绘制R中的互补累积分布函数（CCDF）（最好在ggplot中）？

这里是我的代码和我的输出（CDF）： install.packages("ggplot2") library(ggplot2) chol <- read.table(url("http://assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt"), header = TRUE) df <- data.frame(x = chol$AGE) ggplot(df

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随机抽样

好了，所以我有这个两部分CDF def cdfH1a(x): return 0.189497583190681*np.sqrt(2 * np.pi)*sp.erf(np.sqrt(2)* (x/2)) def cdfH1b(x): return 0.0141047395886939*np.sqrt(np.pi)*sp.erf(7.07106781186547*x - 14.1

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二项分布CDF使用scipy.stats.binom.cdf

我写下面的代码使用二项分布CDF（通过使用scipy.stats.binom.cdf）来估计不超过100抛出的概率，其中k = 0，10，20，30，40，50，60，70，80，90，100. 然后我尝试使用hist()来绘制它。 import scipy import matplotlib.pyplot as plt def binomcdf(): p = 0.5 n