R ecdf（x）（x）函数的numpy/scipy等价物？

Question

Python中R的ecdf(x)(x)函数在numpy或scipy中是什么等价物？与ecdf(x)(x)基本相同：

import numpy as np
def ecdf(x):
  # normalize X to sum to 1
  x = x / np.sum(x)
  return np.cumsum(x)

还是需要别的东西？

编辑如何控制ecdf使用的存储箱数量？

Answer 1

本文作者有一个非常好的例子，它是用户编写的ECDF函数：John Stachurski's Python lectures。他的系列讲座面向计算经济学的研究生；然而，对于任何学习Python通用科学计算的人来说，它们都是我的热门资源。

编辑：现在已经一岁了，但我想我还是会回答你问题中的“编辑”部分，以防你（或其他人）仍然觉得它有用。

在ECDFs中没有任何“容器”，就像在直方图中一样。如果G是使用数据向量Z形成的经验分布函数，则G（x）实际上是Z<；=x的出现次数除以len（Z）。这不需要“binning”来确定。因此，在某种意义上，ECDF保留了关于数据集的所有可能信息（因为它必须保留整个数据集以进行计算），而直方图实际上通过装箱丢失了关于数据集的一些信息。出于这个原因，我更喜欢在可能的情况下使用ecdfs与直方图。

有趣的好处：如果您需要从非常大的流数据中创建一个类似ECDF的小规模对象，那么您应该查看McDermott等人的这篇“Data Skeletons”文章。