kumulative Verteilungsfunktion Numpy/Scipy

[falcon10]

Hallo,

Ich habe wiedermal ein problemchen. Ich habe ein 1-D Array, mit bestimmten Werten, und muss eine kummulierte Wahrscheinlichkeiten berechnen .

Mit berechneten Werten sollte ich so etwas bekommen :
http://upload.wikimedia.org/wikipedia/c ... sf_chi.png

Weiss jemand vielleicht ob und wie man das mit Scipy, bzw. Numpy einfach und schnell das lösen kann, oder muss ich alles "händisch" machen.

merci.

[BlackJack]

@falcon10: Was meinst Du mit "händisch"? Was haben die Werte denn für eine Bedeutung?

Suchst Du eventuell so etwas hier (`np` ist hier `numpy`)?

Code: Alles auswählen

In [1547]: a = np.random.randint(10, size=10)

In [1548]: a
Out[1548]: array([9, 8, 0, 4, 1, 0, 2, 7, 4, 9])

In [1549]: (a * 100.0 / a.sum()).cumsum()
Out[1549]:
array([  20.45454545,   38.63636364,   38.63636364,   47.72727273,
         50.        ,   50.        ,   54.54545455,   70.45454545,
         79.54545455,  100.        ])

[mkesper]

Google findet: http://docs.scipy.org/doc/scipy/referen ... s.chi.html

[falcon10]

@BlackJack: naja, ich habe einige dutzend werten die sich, sagen wir zwischen -2,5 und 2.5 befinden. Jetzt möchte ich nur zeigen wieviele von diesen Werten sich in einem bestimmten Bereich befinden.
@mkesper: das habe ich auch gefunden, nur wusste ich nicht wie ich das an meinem Beispiel verwenden kann. Danke auf jeden Fall.

Sobald ich mit Beispiel fertig bin werde ich die Lösung posten.

lg