累积分布函数和直方图哪个更好？_累积分布曲线

防止误解和操纵的安全性

直方图的另一个缺点是它对某些显示参数（如 bin 大小）的敏感性。以下面的正态分布数据集为例，该数据集已由 MATLAB 随机数生成器 ( randn(20,1) )再次生成：

[0.5377, 0.5377, 1.8339, -2.2588, 0.8622, 0.3188, -1.3077, -0.4336, 0.3426, 3.5784, 2.7694, -1.3499, 3.0349, 0.7254, -0.063, 0.7147, -0.2050, -0.1241, 1.4897, 1.4090, 1.4172]

根据所选的 bin 数量，生成的图表可能会有很大差异：

具有 5 个 bin 的直方图与预期的正态分布在很大程度上相关。同样的数字看起来完全不同，当选择6个直方图条块进行说明的时候. 在这种情况下，直方图看起来像具有 3 个集群的多峰分布，而不是正态分布。

如果不巧选择了轴限制，画面会变得更糟：

我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。基本说明在探讨不同地块的优势之前，首先在此对其进行描述。应该给出一组数字。这些可以来自任何类型的测量、模拟或任意其他数据源。只是为了说明，我们刚刚使用 MATLAB 随机数生成器生成了一些正态分布的数字：x=randn(100,1)*10+50在..

一、CDF（cumulative distribution function）累积分布函数就是分布函数，即概率密度函数的积分。二、针对一组IOU值的CDF 曲线：IOU值作为横坐标（从小到大），每个IOU值出现的概率等于IOU值出现的个数除于总个数。三、代码实现横坐标是IOU的CDF 曲线： import matplotlib.pyplot as plt import json impo...

一、累积分布函数 (Cumulative Distribution Function) 累积分布函数 (Cumulative Distribution Function)，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。一般以大写CDF标记,与概率密度函数 probability density function（小写pdf）相对。累计分布函数的特性： ①因为累计分布函...

CDF（cumulative distribution function）叫做累积分布函数描述一个实数随机变量X的概率分布，是概率密度函数的积分。我觉得它的最主要作用就是观测某些数值也就是随机变量的取值在那个附近出现的概率比较大,它是一个增函数 . 可以有效的处理一些异常值.随机变量小于或者等于某个数值的概率P（X<=x），即：F(x) = P(X<=x) 累积分布函数（cumulative dis

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本篇文章重点要解决的问题就是，很多时候我们无论是在小区域内的单景影像或者是中大尺度的影像，更或是长时间序列的影像研究中，很多情况下我们会因为云量筛选等因素，或多或少的存在影像空白而缺少值，因此如何处理这些问题，我们今天就来解决。许多应用程序需要用来自其时间邻居的内插值替换图像中丢失的像素。这种间隙填充技术用于多种应用，包括：替换多云像素：您可能希望使用无云像素前后的最佳估计值来填充图像中的空白。估计中间值：您可以使用此技术为以前未知的时间步长计算图像。如果您有 2 个不同年份的人口栅格，并且想

pandas是一个 Python 数据分析库，它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单直观。累计分布图是一种用于表示累积分布函数的图形，它显示了变量小于或等于给定值的概率。在pandas中，可以使用cumsum() 函数计算累积和，然后使用plot() 函数绘制累积分布图。下面是一个示例代码： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv("data.csv") # 计算累积分布 cumulative = data['column'].value_counts(normalize=True).sort_index().cumsum() # 绘制累积分布图 plt.plot(cumulative.index, cumulative.values) plt.title('Cumulative Distribution') plt.xlabel('Column') plt.ylabel('Probability') plt.show() --相关问题--: 1. pandas还有哪些常用的数据操作函数？ 2. 如何在pandas中进行数据清洗？