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CDF
cdf = np.cumsum（counts）
＃最后绘制CDF
plt.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：
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（）
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