使用numpy的cumsum函数计算排序后值的累积和，再除以值的总和，最后乘以100得到累积百分比。绘制帕累托图 plt.bar(categories, values_sorted, color='blue')绘制条形图，表示各个类别的问题数量。plt.plot(categories, cumulative, color='red', marker='o', linestyle='-', linewidth=2)绘制累积线，表示随着问题...
1. 步骤四:绘制累加曲线图 最后,我们使用matplotlib库中的plot函数来绘制累加曲线图。 plt.plot(cumulative_data,marker='o')plt.xlabel('Data Point')plt.ylabel('Cumulative Sum')plt.title('Cumulative Curve')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 完整代码示例 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 生成...
cumulative_data = np.cumsum(data) 1. 2. 3. 4. 绘制累积曲线 最后,使用matplotlib库中的plot函数绘制累积曲线。 引用形式的描述信息 ```python plt.plot(cumulative_data) plt.xlabel('Data Points') plt.ylabel('Cumulative Sum') plt.title('Cumulative Curve') plt.grid(True) plt.show() 1. 2. 3...
random_walk = np.cumsum(steps) # Cumulative sum to generate the random walk # Plot the random walk time series plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(random_walk, label='Random Walk') plt.title('Random Walk Time Series') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.grid...
plt.plot(asset2_log_returns.cumsum(), label='Asset 2') plt.legend() plt.title('Cumulative Log Returns') plt.xlabel('Day') plt.ylabel('Log Return') 在结果图中,我们可以看到两种资产的正对数回报和负对数回报同样远离零,因此可以轻松比较它们的表现。
plot([155, 185], [155, 185], 'r-', label='参照直线') plt.legend() plt.subplot(122) res = probplot(h, plot=plt) plt.savefig("figure4_12.png", dpi=500) plt.show() 运行结果: 3.参数估计和假设检验 1)参数估计 参数估计是利用样本对总体进行统计推断的一类方法,即假定总体的概率分布...
returns.plot_corr_heatmap()最好在你的投资组合中拥有相关性较低的资产。除了SPY与HYG，这四个资产类别的相关性都很低，这对我们的投资组合是不利的：因为如果拥有高度相关的不同资产组，即使你将风险分散在它们之间，从投资组合构建的角度来看，收益也会很少。总结 通过分析和绘制的所有数据进行资产配置，可以建立...
()# 创建共享x轴的第二个y轴color='tab:red'ax2.set_ylabel('Cumulative Percentage (%)',color=color)ax2.plot(categories,cumulative_percentages,color=color,marker='D',ms=7,linestyle='-')ax2.tick_params(axis='y',labelcolor=color)# 设置图表标题fig.suptitle('Pareto Chart Example')# 显示图形...
> plot(cumsum(prop_varex), xlab = "Principal Component", ylab = "Cumulative Proportion of Variance Explained", type = "b") 上图显示,30个成分对方差的影响接近98%。因此,在这个案例中,我们选择30种成分(PC1到PC30),并且用在建模阶段。这个使得在训练集上实施主成分分析的步骤变得完整了。对于建模,我...
cumulative:如果这个和density都等于True,那么返回值的第一个参数会不断的累加,最终等于1。 其他参数:请参考:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist.html。 返回值: n:数组。每个区间内值出现的个数,如果density=True,那么这个将返回的是频率/组距。