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この実験では、Matplotlib で対数オッド比軸付きのプロットを作成する方法を学びます。対数オッド比軸は、確率プロットで一般的に使用され、分布の累積分布関数 (CDF) を表すために使用されます。この実験では、math、numpy、および matplotlib.pyplot ライブラリを使用します。
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math、numpy、および matplotlib.pyplot ライブラリをインポートし、プロット用のデータを設定します。
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xmax = 10
x = np.linspace(-xmax, xmax, 10000)
cdf_norm = [math.erf(w / np.sqrt(2)) / 2 + 1 / 2 for w in x]
cdf_laplacian = np.where(x < 0, 1 / 2 * np.exp(x), 1 - 1 / 2 * np.exp(-x))
cdf_cauchy = np.arctan(x) / np.pi + 1 / 2対数オッド比スケールと標準表記でプロットを作成します。これは、set_yscale("logit") を使用して y 軸のスケールを対数オッド比に設定し、set_ylim() を使用して y 軸の範囲を設定することで行えます。また、plot() を使用して正規分布、ラプラス分布、コーシー分布の累積分布関数をプロットし、legend() を使用して凡例を追加します。
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(6.4, 4.8))
axs.plot(x, cdf_norm, label=r"$\mathcal{N}$")
axs.plot(x, cdf_laplacian, label=r"$\mathcal{L}$")
axs.plot(x, cdf_cauchy, label="Cauchy")
axs.set_yscale("logit")
axs.set_ylim(1e-5, 1 - 1e-5)
axs.legend()
axs.grid()
plt.show()対数オッド比スケールと生存表記でプロットを作成します。これは、y軸のスケールを対数オッド比に設定し、set_yscale("logit", one_half="1/2", use_overline=True)" を使用して one_half パラメータを "1/2" に、use_overline パラメータを True に設定することで行えます。また、plot() を使用して正規分布、ラプラス分布、コーシー分布の累積分布関数をプロットし、legend() を使用して凡例を追加します。
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(6.4, 4.8))
axs.plot(x, cdf_norm, label=r"$\mathcal{N}$")
axs.plot(x, cdf_laplacian, label=r"$\mathcal{L}$")
axs.plot(x, cdf_cauchy, label="Cauchy")
axs.set_yscale("logit", one_half="1/2", use_overline=True)
axs.set_ylim(1e-5, 1 - 1e-5)
axs.legend()
axs.grid()
plt.show()線形スケールでプロットを作成します。これは、plot() を使用して正規分布、ラプラス分布、コーシー分布の累積分布関数を単にプロットし、legend() を使用して凡例を追加することで行えます。
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(6.4, 4.8))
axs.plot(x, cdf_norm, label=r"$\mathcal{N}$")
axs.plot(x, cdf_laplacian, label=r"$\mathcal{L}$")
axs.plot(x, cdf_cauchy, label="Cauchy")
axs.legend()
axs.grid()
plt.show()この実験では、Matplotlib で対数オッド比軸を持つプロットを作成する方法を学びました。対数オッド比スケールと標準表記、対数オッド比スケールと生存表記、および線形スケールでプロットを作成しました。この実験では、math、numpy、および matplotlib.pyplot ライブラリを使用しました。
