ForSultan

import statistics
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math


dots = [
    1.07, 1.59,
    -1.49, -0.1,
    0.11, 1.18,
    0.35, -0.73,
    1.07, 0.31,
    -0.26, -1.2,
    -0.35, 0.73,
    1.01, -0.1,
    0.28, -1.3,
    -1.1, -0.2
]


def draw_plot(x: list, y: list, xs: str, ys: str, title: str, plot: bool):
    if plot:
        plt.plot(x, y)
    else:
        plt.bar(x, y)
    plt.xlabel(xs)
    plt.ylabel(ys)
    plt.title(title)
    plt.show()

def main():
    print("Вариационный ряд ")
    dots.sort()
    print(dots)
    print("Наименьшее значение:", dots[0])
    print("Наибольшее значение:", dots[-1])
    print("Размах: ", dots[-1] - dots[0])

    # подсчёт мат.ожидания и среднеквадратичного отклонения
    expected_value = 0
    counter = Counter(dots)
    for item, frequency in counter.items():
        expected_value += item * frequency / len(dots)
    print("Математическое ожидание:", expected_value)
    print(statistics.mean(dots))

    dispersion = 0
    for item, frequency in counter.items():
        dispersion += (item - expected_value) ** 2 * frequency / len(dots)
    print("Среднеквадратичное отклонение: ", dispersion ** 0.5)

    # Эмпирическая функция распределения, полигон приведённых частот
    nx = 0
    ed_func = {}
    nx_list = {}
    for item, frequency in counter.items():
        nx += frequency
        nx_list[item] = frequency
        ed_func[item] = nx / len(dots)

    print("Эмпирическая функция распределения")
    print(ed_func)

    x_start = dots[0]
    x_end = dots[-1]
    step = (dots[-1] - dots[0]) / (1 + math.log2(len(dots)))
    amount = 0
    pol_map = {}
    for interval in np.arange(x_start, x_end, step):
        amount += len([item for item in dots if interval < item < interval + step])
        pol_map[interval] = amount



    hist, edges = np.histogram(dots, bins=len(dots))
    Y = hist.cumsum()
    for i in range(len(Y)):
        plt.plot([edges[i], edges[i + 1]], [Y[i] / len(Y), Y[i] / len(Y)], c="blue")
    plt.title("Эмпирическая функция распределения")
    plt.show()


    # Гистограмма
    h = (dots[-1] - dots[0]) / (1 + math.log2(len(dots)))
    x_beg = dots[0] - h/2
    x_fin = dots[-1] + h/2
    hist_map = {}
    print("Интервалы для гистограммы")
    for interval in np.arange(x_beg, x_fin, h):
        elements_amount = len([item for item in dots if interval < item < interval + h])
        print("[", interval, interval + h, "]", "Вхождения ", elements_amount, "Вероятность: ", elements_amount/ len(dots))
        hist_map[interval] = elements_amount / len(dots)

    draw_plot(list(hist_map.keys()), list(hist_map.values()), "x", "y", "Гистограмма частот", False)
    draw_plot(list(hist_map.keys()), list(hist_map.values()), "x", "y", "Полигон частот", True)


main()