为了完整起见，您还应考虑：重复：您可以在数据中多次拥有同一点。
点之间可以有不同的距离
点可以浮动
您可以使用numpy.histogram，以这样的方式设置箱子边缘，即每个箱子只收集一个点的所有出现。
您应该保留density=False，因为根据文档：Note that the sum of the histogram values will not be equal to 1 unless bins of unity width are chosen
您可以规范化每个bin中的元素数除以数据大小。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def cdf(data):
data_size=len(data)
# Set bins edges
data_set=sorted(set(data))
bins=np.append(data_set, data_set[-1]+1)
# Use the histogram function to bin the data
counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=bins, density=False)
counts=counts.astype(float)/data_size
# Find the cdf
cdf = np.cumsum(counts)
# Plot the cdf
plt.plot(bin_edges[0:-1], cdf,linestyle='--', marker="o", color='b')
plt.ylim((0,1))
plt.ylabel("CDF")
plt.grid(True)
plt.show()
例如，使用以下数据：#[ 0. 0. 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.3 0.4 0.4 0.6 0.8 1. 1.2]
data = np.concatenate((np.arange(0,0.5,0.1),np.arange(0.6,1.4,0.2),np.arange(0,0.5,0.1)))
cdf(data)
你会得到：
还可以对cdf进行插值以获得连续函数(使用线性插值或三次样条曲线)：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d
def cdf(data):
data_size=len(data)
# Set bins edges
data_set=sorted(set(data))
bins=np.append(data_set, data_set[-1]+1)
# Use the histogram function to bin the data
counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=bins, density=False)
counts=counts.astype(float)/data_size
# Find the cdf
cdf = np.cumsum(counts)
x = bin_edges[0:-1]
y = cdf
f = interp1d(x, y)
f2 = interp1d(x, y, kind='cubic')
xnew = np.linspace(0, max(x), num=1000, endpoint=True)
# Plot the cdf
plt.plot(x, y, 'o', xnew, f(xnew), '-', xnew, f2(xnew), '--')
plt.legend(['data', 'linear', 'cubic'], loc='best')
plt.title("Interpolation")
plt.ylim((0,1))
plt.ylabel("CDF")
plt.grid(True)
plt.show()
