如何为 Python probplot 函数提供负 log10 分布以绘制 qq 的 p 值？

Question

我想使用

scipy.stats.probplot

将以下代码从 R 翻译为 Python。

qqplot(-log10(ppoints(1000)), -log10(p_value)

这是 p 值与负对数刻度的均匀分布相比的 Q-Q 图。我正在追求类似以下的东西。 （我知道还有其他库可以实现此目的，但我正在寻找

probplot

的答案。）

probplot(-np.log10(p_values_data), dist="uniform", sparams=(0, 1), plot=plt)

这不能正常工作，因为 x 轴是统一的。这里，

plt

是由于

import matplotlib.pyplot as plt

。我发现了帖子here等，但我没有找到任何关于修改

dist

参数以适应

-log10(uniform)

的信息。

如何使用

probplot

获得此图？

Answer 1

您可以手动转换数据，以便将它们与均匀分布进行比较：

transformed_data = -np.log10(p_values_data)

expected_quantiles = stats.uniform.ppf(np.linspace(0.001, 0.999, len(transformed_data)))

然后是您已经提供的命令