如何设置参数scipy.stats公司使用lis分发

Question

我使用包fitter来适应Python中数据的numy数组的连续分布。fitter.fitted_param返回长度可变的元组字典，每个分布都有最适合的参数。这些参数与scipy.stats中用于设置这些分布的参数相同。我想用这些元组直接用scipy.stats来设置参数，但是我不知道怎么做。有什么想法吗？在

示例：

>from fitter import Fitter
>import numpy as np
>data = np.random.random((1000,1))
>f = Fitter(data,distributions = ['norm','gamma'])
>f.fit()
>param = f.fitted_param['gamma']
>param
out:(20759.430545279687, -41.012521759919224, 0.0019996776498165851)

如果我现在想创建一个新的gamma分布来生成具有上面a、loc和{}的gamma分布随机值，我需要写：

^{pr2}$

如何直接设置a、loc和{}，而不显式地键入它们？我希望能够用任意数量的参数快速拟合任何分布，并生成遵循该分布的随机值。在

谢谢你的帮助！在

Answer 1

您可以执行<distribution>(*param)，前提是参数列表param的顺序正确。在

如果不是，则必须在字典中包含参数，并使用<distribution>(**param)将其作为关键字参数调用，例如：

param = {"a": 20759, "scale": 0.001, "loc": -41}
stats.gamma(**param)

编辑：此处提供更多信息：*args and **kwargs?