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Python SciPy stats.boxcox_normplot用法及代码示例


本文简要介绍 python 语言中 scipy.stats.boxcox_normplot 的用法。

用法:

scipy.stats.boxcox_normplot(x, la, lb, plot=None, N=80)#

计算Box-Cox 正态图的参数,可选择显示它。

Box-Cox 正态图以图形方式显示在 boxcox 中使用什么最佳转换参数以获得接近正态分布的分布。

参数

x array_like

输入数组。

la, lb 标量

lmbda 值的下限和上限要传递给 boxcox 以进行 Box-Cox 转换。如果生成的话,这些也是绘图水平轴的限制。

plot 对象,可选

如果给定,绘制分位数和最小二乘拟合。阴谋是一个必须具有方法 “plot” 和 “text” 的对象。这matplotlib.pyplot可以使用模块或 Matplotlib Axes 对象,或具有相同方法的自定义对象。默认为无,这意味着不创建绘图。

N 整数,可选

水平轴上的点数(从 la 到 lb 均匀分布)。

返回

lmbdas ndarray

已完成 Box-Cox 转换的 lmbda 值。

ppcc ndarray

概率图相关系数,从scipy.stats.probplot拟合Box-Cox 转换后的输入时x反对正态分布。

注意

即使阴谋给出,该图不显示或保存boxcox_normplot;plt.show()或者plt.savefig('figname.png')应该在调用后使用scipy.stats.probplot.

例子

>>> from scipy import stats
>>> import matplotlib.pyplot as plt

生成一些非正态分布的数据,并创建一个Box-Cox 图:

>>> x = stats.loggamma.rvs(5, size=500) + 5
>>> fig = plt.figure()
>>> ax = fig.add_subplot(111)
>>> prob = stats.boxcox_normplot(x, -20, 20, plot=ax)

确定并绘制最佳 lmbda 以变换 x 并将其绘制在同一图中:

>>> _, maxlog = stats.boxcox(x)
>>> ax.axvline(maxlog, color='r')
>>> plt.show()
scipy-stats-boxcox_normplot-1.png

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.stats.boxcox_normplot。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。