Scipy:使用loc=0和floc=0的fit有什么区别？
Scipy是一个开源的科学计算库，提供了丰富的数学、科学和工程计算的功能。在Scipy中，fit函数用于拟合数据到给定的概率分布模型。
在fit函数中，参数loc和floc用于指定概率分布的位置参数。具体区别如下：
- loc参数：表示概率分布的位置参数。当使用loc=0时，表示将概率分布的原点设置为0，即将分布的位置平移到原点上。这样做的目的是为了简化模型，使得模型更易于理解和解释。
- floc参数：表示强制将概率分布的位置参数设置为0。与loc参数不同的是，floc参数是强制性的，无论数据的实际情况如何，都会将位置参数设置为0。这样做的目的是为了在特定情况下，对数据进行更准确的拟合。
总结起来，使用loc=0的fit函数是将概率分布的位置参数设置为0，而使用floc=0的fit函数是强制将概率分布的位置参数设置为0。具体使用哪个参数取决于数据的实际情况和拟合的需求。
对于Scipy中的fit函数，推荐的腾讯云相关产品是腾讯云的人工智能平台AI Lab，该平台提供了丰富的人工智能开发工具和服务，可以帮助开发者进行数据分析、模型训练和预测等任务。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云AI Lab官方网站：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
相关·内容
因为我拟合了一个威布尔分布，并且在其他问题中也发现了weibull_params = 1, 2.0755160030790547, 0,55)
weibull_params2 = sp.stats.weibull_min
浏览 8提问于2017-12-08得票数 2
回答已采纳
1回答
SciPy中固定参数的拟合分布
、、、、
在SciPy中拟合分布时可以修正参数吗？例如，这段代码：xx = st.expon.rvs(size=100)非零定位(loc)当某个参数被提供给fit函数时，它被认为是一个初始猜测。如果将其提供给构造函数(st.expon(loc=0))，则分布会“冻结”，不能用于拟合。
浏览 3提问于2014-02-06得票数 5
回答已采纳
使用SciPy，我试图从中重现威布尔拟合。当我使用genextreme函数时，我的拟合效果很好，如下所示：from scipy.stats import genextremey = genextreme.pdf(x, shape, loc, scale)
plt.plot(x, y, 'c', linewidth我已经
浏览 9提问于2016-08-04得票数 2
1回答
从数据中确定威布尔参数
、、、、
我想识别我的数据的 (即形状和规模)。print('loc is: ',loc, '\n scale is: ', scale)[0.02298851如何修改csv文件才能将数据作为Weibull函数的y值使用？我想我的问
浏览 2提问于2015-10-11得票数 6
回答已采纳
我想要将一些分布拟合到给定的数据数组x，并绘制相应的密度函数。我可以通过seaborn.distplot和scipy.stats轻松实现这一点但是，假设我希望这个分布的一些参数保持不变，例如loc当我在scipy.stats中使用带有固定loc的fit函数时，我把它写成
stats.gamma.fit<
浏览 0提问于2017-12-17得票数 2
假定scipy.stats.expon.fit(数据)函数将数据与方程相匹配。<a href="https://www.codecogs.com/eqnedit.php?
浏览 0提问于2018-11-11得票数 0
回答已采纳
我正在将合成数据拟合到scipy中的各种分布，然而，我观察到了一些意想不到的结果。我的数据包含负数，当我在固定位置和规模时将此数据拟合到具有非负支持的分布时，我不会得到错误。当我拟合scipy lognorm时，它具有非包含性非负支持，我得到了违反数据界限的错误的预期结果： st.lognorm.fit(test_data, floc=0, fscale=1) ------但是，<
浏览 53提问于2021-04-27得票数 0
回答已采纳
如何使用具有预定均值和标准差的scipy.stats.t.fit()来拟合t分布？
问题是，我有一个标准化的数据集，使用mean=0和std=1，我只想得到t分布的df。但是当我执行scipy.stats.t.fit(data)时，它输出df, loc, scale，loc&sclae不一定等于0&am
浏览 6提问于2016-08-17得票数 5
回答已采纳
我希望使用Python3.4为一组数据找到最合适的weibull参数。(x, a=1, c=2.09, scale=10.895, loc=0))print(ss.distributions.weibull_min.fit(list1, loc=<em
浏览 0提问于2016-01-20得票数 4
回答已采纳
2回答
我想用伽马分布来拟合我的数据，我用import scipy as spimport osbeta = []fit_alpha, fit_loc, fit_beta = ss.gamma.fit</e
浏览 6提问于2013-09-09得票数 5
回答已采纳
0.54667，0.471447，0.826591，0.330514，0.7263，0.496063，0.520698，0.321594，0.351358，0.894333“d伽马(a=0.91，loc
浏览 1提问于2016-11-03得票数 0
回答已采纳
我使用numpy分布来生成montecarlo模拟的随机数，使用更合适的库来拟合结果的分布。如果拟合scipy.stats.beta(a，b，loc=0，scale=1)(蓝线)，则等于numpy.random.beta(a，b)(条形)
我尝试将它们与scify.stats.beta.fit(x、floc=0、fscale=1)相匹配，并得到以下错误：
scipy.stat
浏览 9提问于2022-06-14得票数 0
1回答
用于KS测试的非标准分布变量？
、、、、
您能用scipy.stats中的kstest作为非标准的分发函数(即.改变学生的自由度，或改变伽马对柯西)？我的最终目标是为我的分布拟合找到最大p值和相应的参数，但这不是问题。编辑：统计局的cauchy pdf是：其中，对于位置参数和伽马，Y = 1，它意味着x_0 = 0。))
浏览 6提问于2016-08-24得票数 2
回答已采纳
我正在使用scipy.stats.expon.fit(data)对我的数据进行指数分布拟合。这似乎返回了两个值，而我期望返回一个值。文档似乎没有说明fit()返回什么，但从源代码来看，我猜它既是一个位置参数，也是一个比例参数。在执行管件时，可以将location参数固定为0吗？
浏览 0提问于2014-08-02得票数 13
回答已采纳
1回答
我有两组样本，一组是指数分布的，另一组是Bernoli (我使用和来拟合我的数据)。有什么可供选择的呢？如何找到创建随机生成器的正确参数？
浏览 4提问于2016-04-22得票数 2
回答已采纳
42934.285714 47751.111111 64975.333333] 对于分位数 [0.1,0.2,0.25,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.75,0.8,0.9] 并且我需要使用python获得logNormal分布的µ和sigma的估计值。有什么想法吗？
浏览 18提问于2019-05-29得票数 0
回答已采纳
我正在将我的数据与对数拟合，我用Python和R做了KS测试，得到了非常不同的结果。数据如下：341 291 283 155 271 270 250 272 209 236 295 214 443 632 310 334 376 305 216 339fit= fitdistr(series, "lognormal")$estimatemeanlogsdlogks.t
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
回答已采纳
虽然我读过很多关于如何在python中安装发行版的文章，但我仍然对如何使用floc和fscale参数感到困惑。关于一般信息，我主要使用、和资源。我知道，当使用loc和scale参数时，给定的分布让f(x)变得更普遍，这可以用公式f(x) =f((X)/scale)来描述。
在生活中，我们必须做出选择。用公式distr.fit(x)拟合分布时，loc参数的
浏览 0提问于2018-03-27得票数 3
回答已采纳
我有一个日志-正态分布集，一个样本，并想执行适合它。然后，我想把样本的直方图和拟合的PDF绘制成一个图，我想用原始的缩放来表示直方图。import numpy as npsamplesresulting PDF
shape, loc, scale
浏览 0提问于2016-01-20得票数 3
回答已采纳
2回答
我正在找一个小样本的伽玛分布的参数。稍后，我需要使用这些参数来预测未来的数据。然而，结果显示了错误的答案。这是我从Excel中得到的结果，这是我正在寻找的Alpha 0.458718895 Beta 96.76626573的正确答案 import scipy.stats as stats fit_alpha, fit_lo
浏览 328提问于2019-04-29得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
