将正态分布拟合到一维数据
阿德尔
我有一个一维数组。我可以计算此样本的“均值”和“标准偏差”，并绘制“正态分布”，但是我有一个问题：
我想在同一图中绘制数据和正态分布。
我不知道如何绘制数据和正态分布。
对“ scipy.stats中的高斯概率密度函数”有任何想法吗？
s = np.std(array)
m = np.mean(array)
plt.plot(norm.pdf(array,m,s))
沃伦·韦克瑟
您可以matplotlib用来绘制直方图和PDF（如@MrE答案中的链接）。为了适合和计算PDF，可以使用scipy.stats.norm，如下所示。
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
# Generate some data for this demonstration.
data = norm.rvs(10.0, 2.5, size=500)
# Fit a normal distribution to the data:
mu, std = norm.fit(data)
# Plot the histogram.
plt.hist(data, bins=25, density=True, alpha=0.6, color='g')
# Plot the PDF.
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
title = "Fit results: mu = %.2f, std = %.2f" % (mu, std)
plt.title(title)
plt.show()
这是脚本生成的图：
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