如何用Scipy拟合对数正态分布？

Scipy是一个强大的科学计算库，其中包含了许多用于拟合数据的函数。要使用Scipy拟合对数正态分布，可以按照以下步骤进行：

导入所需的库和模块：

import numpy as np
from scipy.stats import lognorm
import matplotlib.pyplot as plt

生成符合对数正态分布的随机数据：

mu = 0  # 对数正态分布的均值
sigma = 1  # 对数正态分布的标准差
size = 1000  # 生成的随机数据的数量
data = np.random.lognormal(mu, sigma, size)

使用Scipy的拟合函数拟合对数正态分布：

params = lognorm.fit(data, floc=0)  # 拟合对数正态分布的参数

绘制原始数据的直方图和拟合曲线：

x = np.linspace(data.min(), data.max(), 100)  # 生成用于绘制拟合曲线的x值
pdf = lognorm.pdf(x, *params)  # 计算拟合曲线的概率密度函数值

plt.hist(data, bins=30, density=True, alpha=0.5, label='Data')  # 绘制原始数据的直方图
plt.plot(x, pdf, 'r', label='Fitted lognorm')  # 绘制拟合曲线
plt.legend()
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
plt.show()

这样就可以使用Scipy拟合对数正态分布并绘制拟合曲线了。

对数正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数在数学上由三个参数决定：均值mu、标准差sigma和位置参数（可选）。它在许多领域中有广泛的应用，例如金融学、生态学和生物学等。

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