如何用 Python 创建一个 Ogive 图？
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在本文中，我们将创建一个卵形图。卵形图也可以称为累积直方图，该图用于确定数据集中高于或低于特定值的值的数量。分类间隔绘制在 x 轴上，而累计频率绘制在 y 轴上。这些点画在图上，并用线连接起来。
NumPy 有一个名为直方图()的函数，以图形方式表示特定集合范围内的数据频率。直方图函数返回两个值，第一个是频率，存储在值中，第二个是 bin 值或数据集中数字之间的间隔，存储在基变量中。
之后，我们将计算累积和，这可以很容易地用 cumsum() 函数来完成，它返回沿着特定轴的累积和。最后，我们将使用 plot() 函数绘制该图，将 base 作为 x 轴值，将 cumsum 作为 y 轴值。我们可以使用标记、颜色和线条属性来格式化图形。
例 1:(不止奥格夫图)
“超过”图表显示了大于类间隔的值的数量。结果图显示了类间隔之间的值的数量。Eg- 0-10，10-20 等等。让我们取一个数据集，现在我们将绘制它的不止是 ogive 图- [22，87，5，43，56，73，55，54，11，20，51，5，79，31，27]。
表示间隔、频率和累计频率的表(小于)-
| **班级间隔** | **频率** | **累计频率** | | 0-10 | 2 | 2 | | 10-20 | one | three | | 20-30 | three | six | | 30-40 | one | seven | | 40-50 | one | eight | | 50-60 | four | 12 | | 60-70 | 0 | 12 | | 70-80 | 2 | 14 | | 80-90 | one | 15 |进场:
- 导入模块(matplotlib 和 numpy)。
- 计算数据的频率和累计频率。
- 使用 Plot()函数绘制它。
Python 3
# importing modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# creating dataset
data = [22, 87, 5, 43, 56, 73, 55, 54, 11, 20, 51, 5, 79, 31, 27]
# creating class interval
classInterval = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
# calculating frequency and class interval
values, base = np.histogram(data, bins=classInterval)
# calculating cumulative sum
cumsum = np.cumsum(values)
# plotting the ogive graph
plt.plot(base[1:], cumsum, color='red', marker='o', linestyle='-')
# formatting
plt.title('Ogive Graph')
plt.xlabel('Marks in End-Term')
plt.ylabel('Cumulative Frequency')
输出:
例 2:(小于卵形图)
在本例中，我们将绘制小于奥格夫图，该图将显示类间隔的小于值。数据集:[44，27，5，2，43，56，77，53，89，54，11，23，51，5，79，25，39]
表示间隔、频率和累计频率的表(大于)-
| **班级间隔** | **频率** | **累计频率** | | 0-10 | three | 17 | | 10-20 | one | 16 | | 20-30 | three | 14 | | 30-40 | one | 14 | | 40-50 | 2 | 10 | | 50-60 | four | eight | | 60-70 | 0 | seven | | 70-80 | 2 | four | | 80-90 | one | three |方法同上，只是我们将计算的累积和将使用 numpy 库中的 flipud() 函数反转。
Python 3
# importing modules
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# creating dataset
data = [44, 27, 5, 2, 43, 56, 77, 53, 89, 54, 11, 23, 51, 5, 79, 25, 39]
# creating class interval
classInterval = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
# calculating frequency and intervals
values, base = np.histogram(data, bins=classInterval)
# calculating cumulative frequency
cumsum = np.cumsum(values)
# reversing cumulative frequency
res = np.flipud(cumsum)
# plotting ogive
plt.plot(base[1:], res, color='brown', marker='o', linestyle='-')
# formatting the graph
plt.title('Ogive Graph')
plt.xlabel('Marks in End-Term')
plt.ylabel('Cumulative Frequency')
输出:
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