Python:Matplotlib-多个数据的概率图

Question

我有几个数据集（分布）如下：

set1 = [1,2,3,4,5]
set2 = [3,4,5,6,7]
set3 = [1,3,4,5,8]

如何绘制散点图，其中y轴为概率（即集合中分布的百分位数：0%-100%），x轴为数据集名称？ 在JMP中，它被称为“分位数图”。

类似于附加图像的内容：

请教育。谢谢。

[编辑]

我的数据是csv格式的：

使用JMP分析工具，我可以绘制概率分布图（QQ图/正态分位数图如下图所示）：

我相信Joe Kington几乎解决了我的问题，但是，我想知道如何将原始csv数据处理成概率或百分位数数组。

我这样做是为了在Python中自动执行一些统计分析，而不是依赖JMP进行绘图。

Answer 1

我不太清楚你想要什么，所以我猜，这里。。。

你希望“概率/百分位数”值是累积直方图吗？

所以对于一个情节，你会有这样的东西？（使用上面显示的标记绘制，而不是更传统的阶梯图…）

import scipy.stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 100 values from a normal distribution with a std of 3 and a mean of 0.5
data = 3.0 * np.random.randn(100) + 0.5

counts, start, dx, _ = scipy.stats.cumfreq(data, numbins=20)
x = np.arange(counts.size) * dx + start

plt.plot(x, counts, 'ro')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Cumulative Frequency')

plt.show()

如果这基本上就是你想要的一个图形，那么有多种方法可以在一个图形上绘制多个图形。最简单的方法就是使用子块。

在这里，我们将生成一些数据集，并将它们绘制在具有不同符号的不同子块上。。。

import itertools
import scipy.stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some data... (Using a list to hold it so that the datasets don't 
# have to be the same length...)
numdatasets = 4
stds = np.random.randint(1, 10, size=numdatasets)
means = np.random.randint(-5, 5, size=numdatasets)
values = [std * np.random.randn(100) + mean for std, mean in zip(stds, means)]

# Set up several subplots
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=numdatasets, figsize=(12,6))

# Set up some colors and markers to cycle through...
colors = itertools.cycle(['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k'])
markers = itertools.cycle(['o', '^', 's', r'$\Phi$', 'h'])

# Now let's actually plot our data...
for ax, data, color, marker in zip(axes, values, colors, markers):
    counts, start, dx, _ = scipy.stats.cumfreq(data, numbins=20)
    x = np.arange(counts.size) * dx + start
    ax.plot(x, counts, color=color, marker=marker, 
            markersize=10, linestyle='none')

# Next we'll set the various labels...
axes[0].set_ylabel('Cumulative Frequency')
labels = ['This', 'That', 'The Other', 'And Another']
for ax, label in zip(axes, labels):
    ax.set_xlabel(label)

plt.show()

如果我们想让它看起来像一个连续的图，我们可以把子图挤在一起，关闭一些边界。只需在调用plt.show()之前添加以下内容

# Because we want this to look like a continuous plot, we need to hide the
# boundaries (a.k.a. "spines") and yticks on most of the subplots
for ax in axes[1:]:
    ax.spines['left'].set_color('none')
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.yaxis.set_ticks([])
axes[0].spines['right'].set_color('none')

# To reduce clutter, let's leave off the first and last x-ticks.
for ax in axes:
    xticks = ax.get_xticks()
    ax.set_xticks(xticks[1:-1])

# Now, we'll "scrunch" all of the subplots together, so that they look like one
fig.subplots_adjust(wspace=0)

希望这能有点帮助，无论如何！

编辑：如果你想要百分位值，可以用累积直方图（我真的不应该用100作为样本大小！），很容易做到。

就做这样的事情（使用numpy.percentile而不是手工规范化）：

# Replacing the for loop from before...
plot_percentiles = range(0, 110, 10)
for ax, data, color, marker in zip(axes, values, colors, markers):
    x = np.percentile(data, plot_percentiles)
    ax.plot(x, plot_percentiles, color=color, marker=marker, 
            markersize=10, linestyle='none')