Python Fitter 判断数据样本的分布函数拟合

本文介绍fitter包用于Python中数据样本分布拟合的方法。包括安装步骤、关键参数解析及示例代码,展示了如何使用Fitter类进行数据拟合,并获取最佳拟合分布及其参数。

github项目:https://github.com/cokelaer/fitter

fittle 说明文档:
https://fitter.readthedocs.io/en/latest/references.html#

安装fitter

pip install fitter

生成一段模拟数据

from scipy import stats
data = stats.gamma.rvs(2, loc=1.5, scale=2, size=100000)

利用fitter拟合数据样本的分布

from fitter import Fitter
# may take some time since by default, all distributions are tried
# but you call manually provide a smaller set of distributions
f = Fitter(data, distributions=['gamma', 'rayleigh', 'uniform'])
f.fit()
f.summary()

在这里插入图片描述

以上输出为拟合的误差与拟合的概率密度曲线及数据的直方图。

Fitter方法参数详解

Fitter(data, xmin=None, xmax=None, bins=100, distributions=None, verbose=True, timeout=10)

参数:
data (list) –输入的样本数据;
xmin (float

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