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我正在尝试使用以下代码使用 ecdf()
函数绘制 CDF 图:
> x<-ecdf(data$V6)
> summary(x)
Empirical CDF: 2402 unique values with summary
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
3392 71870 120100 386100 219000 158600000
plot(x, log='x')
Error in plot.window(...) : Logarithmic axis must have positive limits
我的数据集呈指数增长,因此我希望在 x 轴上有对数刻度。当我不使用 log="x"
时,它可以工作,但情节不好。我需要 x 轴是对数的。有什么想法吗?
最佳答案
这里是一些重现您的问题的代码:
x <- seq(2e3, 1e9, length.out=2000)
ex <- ecdf(x)
plot(ex, log="x")
Error in plot.window(...) : Logarithmic axis must have positive limits
现在,将绘图限制设置为 c(0, 1e9)
plot(ex, xlim=c(0, 1e9), log="x")
Warning message:
In plot.window(...) : nonfinite axis limits [GScale(-inf,9,1, .); log=1]
Warning messages:
1: nonfinite axis limits [GScale(-inf,9,1, .); log=1]
2: nonfinite axis limits [GScale(-inf,9,1, .); log=1]
解决办法:将xlim设置为c(1, 1e9)
,即将下限设置为正数:
plot(ex, xlim=c(1, 1e9), log="x")
关于r - 如何在 R 中绘制 CDF,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11398276/
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如果我得到随机样本数据: X=np.random.random(100)*100 我需要获取 CDF = 34% 或其他值的 X_i 值。我现在能想到的唯一方法是使用逆 CDF。我认为百分位数是等效的
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我想在同一个图中绘制多个变量的 CDF 图。变量的长度不同。为了简化细节,我使用以下示例代码: library("ggplot2") a1 df ggplot(df, aes(x, colour
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如何使用 Plotly 在 Pandas DataFrame 中绘制频率分布数据的 CDF 图?假设以下玩具数据 value freq 1 3 2 2 3
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这个问题已经有答案了: 奥 git _a (1 个回答) 已关闭 9 年前。 我想通过从文本文件读取数据来制作 CCDF 图。 CCDF表示互补累积分布函数。 我尝试搜索CCDF,但我不太了解它。 所
背景 我需要使用已知的累积分布函数 (CDF) 从相当复杂的概率密度函数 (PDF) 中随机采样,并且我正在尝试使用 inverse transform sampling 。这应该很容易做到,因为我有
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我有一个复杂的(非标准)分布函数,我想对其进行采样以使用逆 cdf 技术生成模拟数据点。 为了这个例子,我将考虑高斯分布 var=100 def f(x,a): def g(y):
我是一名优秀的程序员,十分优秀!