一、code
import os.pathimport pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltcsv_path = r"XXX.csv"
save_fig_path = os.path.join(os.path.split(csv_path)[0], "metrics_cdf.png")# 從CSV讀取數據
data = pd.read_csv(csv_path)['XXX']# 計算CDF
data_sorted = np.sort(data)[::-1]
cdf = np.arange(1, len(data_sorted)+1) / len(data_sorted)# 繪制CDF圖
plt.plot(data_sorted, cdf, linewidth=2) # marker='.',
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('CDF')
plt.xticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.1))
plt.title('Cumulative Distribution Function (CDF)')
plt.grid(True)
plt.savefig(save_fig_path)
plt.show()
二、plt.plot的marker有什么可選的標識
在matplotlib庫中，plt.plot函數的marker參數用于指定在圖上繪制數據點的標識符。這些標識符可以幫助你在圖中更清晰地標記數據點的位置。以下是一些常用的marker參數及其對應的標識符：
'.': 小點',': 像素'o': 圓圈'v': 倒三角'^': 正三角'<': 左箭頭'>': 右箭頭'1': 下箭頭'2': 上箭頭's': 正方形'p': 五角星'*': 星號'h': 六邊形1'H': 六邊形2'|': 垂直線'_': 水平線
你可以在plt.plot函數中使用這些標識符來改變數據點的外觀。例如，如果要在繪制的線上使用圓圈作為數據點的標識，可以這樣設置：
plt.plot(x_data, y_data, marker='o')
其中，x_data和y_data分別是你要繪制的數據的X和Y值。根據需要，你可以選擇不同的標識符來突出顯示數據點。
)
