如何用python找到最适合我的分布的概率密度函数曲线

Question

我已经用pandas对数据进行了排序，这样就有了这个数据帧（我使用anaconda，jupyter笔记本）：

我展示了一个柱状图，横坐标索引为“G-D”，纵坐标索引为“probabilit”。你知道吗

我发现了一个关于堆栈溢出的主题，它完全处理了我想做的事情，只是它已经7年了，而且代码已经过时了！我仍然试图纠正一些事情，但它不工作（此外，我甚至不理解代码）。。。 以下是主题的链接： Fitting empirical distribution to theoretical ones with Scipy (Python)?

我想用图形来测试概率密度函数，它最符合我的直方图的形状。 如果有人能开导我，那就太好了，因为我真的陷入了困境。。。你知道吗

谢谢你。你知道吗

Answer 1

您可以通过计算分布的参数（平均值、lambda等）手动拟合数据，并使用scipy生成该分布。另外，如果您的主要目标只是将数据拟合到某个分布，然后稍后再使用该分布，则可以使用另一个软件（Stat:：fit）自动对数据进行最佳拟合，并将其绘制在直方图上。你知道吗