您有两种选择：
1：您可以先对数据进行装箱。使用以下
numpy.histogram函数可以轻松完成此操作：
将numpy导入为np导入matplotlib.pyplot作为plt数据= np.loadtxt（'Filename.txt'）＃在这里选择你想要多少个垃圾箱num_bins = 20＃使用直方图功能对数据进行分箱计数，bin_edges = np.histogram（数据，bins = num_bins，normed = True）＃现在找到CDFcdf = np.cumsum（counts）＃最后绘制CDFplt.plot（bin_edges [1：]，cdf）plt.show（）
2：而不是使用
numpy.cumsum，只需
sorted_data针对小于数组中每个元素的项目数绘制数组（请参阅此答案以获取更多详细信息https://stackoverflow.com/a/11692365/588071）：
将numpy导入为np导入matplotlib.pyplot作为plt数据= np.loadtxt（'Filename.txt'）sorted_data = np.sort（数据）yvals = np.arange（len（sorted_data））/ float（len（sorted_data）-1）plt.plot（sorted_data，yvals）plt.show（）
