Как в python можно реализовать эмпирическую функцию распределения?

dmshar, расстояния изменяются по оси ОУ, как верно было подмечено, на которой у нас отмечена вероятность «достать конкретный элемент выборки».
под расстояниями подразумевается разность, между вероятностью предписанной на графике элементу Х(к) и Х(к-1) (в скобочках индексы).
так как выборка - это набор одинаково распределенных и независимых величин, то вероятность вытащить любой элемент будет равна вероятности вытащить любой другой элемент.
в предоставленной выборке значения не повторяются - то есть, попасть в любое значение точно так же имеет вероятность равную попасть в любое другое значение => эти расстояния должны быть равны
при этом, каждая вероятность отмеченная на графике эфр = Р(Хi то есть если слева от t у нас 7 элементов выборки (коих всего 50, допустим), то значение на оси ОУ в этой точке будет равно 7/50
соответственно, рассматривая это в каждой точке, мы получим, что все «расстояния» должн быть равны 1/50 по ОУ

Как в python можно реализовать эмпирическую функцию распределения?

Vindicar, Если есть возможность, можете помочь ?

Как в python можно реализовать эмпирическую функцию распределения?

Vindicar, стрелки не обязательно)

Как в python можно реализовать эмпирическую функцию распределения?

Здравствуйте, спасибо за ваш ответ. Там расстояния разные, так как точки некоторые в выборке повторяются, а такого быть по идее не должно, у меня тоже был подобный результат как вы привели во втором примере, меня интересует как можно проблему с разными расстояниями решить чтобы диапазон был от 0 до 1 как в примере который я указывал в вопросе.

Как можно реализовать отрисовку исходя из тех данных которые приходят с backend?

Благодарю, почему-то мне казалось что он работает именно с наполнением различных тегов.
В процессе еще наткнулся на render функции, если смотреть на мою задачу, есть ли разница в использовании render функций или v-for?