データ内に見つかった要素を累積分布にフィッティングするときのエラー

Question

大規模なシミュレーションデータセットを持っています。私の主な目的は、実際の実績値を累積分布でシミュレートしたデータと比較することです。

私は一定の値xを持ち、同じ値x

bins = np.linspace(SimData.min(),SimData.max(), 24) 

def CumuProb(SimData, bins, x, realValue): 
    h, bins_ = np.histogram(be, bins=bins) 
    hcum = np.cumsum(h)/float(np.cumsum(h).max()) 

    cbins = np.zeros(len(bins)+1) 
    cbins[1:-1] = bins[1:]-np.diff(bins[:2])[0]/2. 
    cbins[-1] = bins[-1] 

    hcumc = np.linspace(0,1, len(cbins)) 
    hcumc[1:-1] = hcum 

    p = [x, realValue] 

    yi = np.interp(p[1],cbins, hcumc) 
    return [p[1],yi] 

を用いて分析し、「本物」のデータにそれを一致する値を取ることによって、データセットの各ビンを通過する方法を定義することから始めます

このメソッドは、大きな値の場合に有効です。しかし、値< <を1にして> 0にすると、これは悲惨に失敗します。

はたとえば、実行、この方法を使用して私のプロジェクトに与える：彼らは約10ポイントのすべてであるべきときに、一番下に見ることができます

は、2点を自分で青い線（実際のデータ）。

主犯は、このトレースバックから発見された： RuntimeWarning: invalid value encountered in divide hcum = np.cumsum(h)/float(np.cumsum(h).max())

だからこれは私が最も可能性が高い対数x軸の値を通過しているbin=np.linspace(np.log(binding).min(),np.log(binding).max(),24)で定義された私のビンの大きさを、定義していますどのように関係していますビニングのための上記のプロットの中で。

これを修正するにはどうすればよいですか？

Answer 1

多くの関連情報が不足していますが、I intended to use this functionから判断すると、realValueを補間するのは奇妙に思えるので、私は100％確信できません。

yi = np.interp(x,cbins, hcumc) 
return [x,yi]