Python拟合数据样本的分布

安装fitter

pip install fitter

生成一段模拟数据

from scipy import stats
import numpy as np
# N(0,2)+N(0,10)
data1 = list(stats.norm.rvs(loc=0, scale=2, size=70000))
data2 = list(stats.norm.rvs(loc=0, scale=20, size=30000))
data=np.array(data1+data2)

利用fitter拟合数据样本的分布

from fitter import Fitter
# may take some time since by default, all distributions are tried
# but you call manually provide a smaller set of distributions
f = Fitter(data, distributions=['norm', 't', 'laplace'])
f.fit()
f.summary()

以上输出为拟合的误差与拟合的概率密度曲线及数据的直方图。

方法详解

Fitter方法

Fitter(data, xmin=None, xmax=None, bins=100, distributions=None, verbose=True, timeout=10)

参数：
data (list) –输入的样本数据；
xmin (float) – 如果为None，则使用数据最小值，否则将忽略小于xmin的数据；
xmax (float) – 如果为None，则使用数据最大值，否则将忽略大于xmin的数据；
bins (int) – 累积直方图的组数，默认=100；
distributions (list) – 给出要查看的分布列表。如果没有，则尝试所有的scipy分布(80种),常用的分布distributions=[‘norm’,‘t’,‘laplace’,‘cauchy’, ‘chi2’,’ expon’, ‘exponpow’, ‘gamma’,’ lognorm’, ‘uniform’]；
verbose (bool) –
timeout – 给定拟合分布的最长时间，（默认=10s）如果达到超时，则跳过该分布。

Fitter返回

f.summary() #返回排序好的分布拟合质量（拟合效果从好到坏）,并绘制数据分布和Nbest分布
f.df_errors #返回这些分布的拟合质量（均方根误差的和）
f.fitted_param #返回拟合分布的参数
f.fitted_pdf #使用最适合数据分布的分布参数生成的概率密度
f.get_best(method='sumsquare_error') #返回最佳拟合分布及其参数
f.hist() #绘制组数=bins的标准化直方图
f.plot_pdf(names=None, Nbest=3, lw=2) #绘制分布的概率密度函数

from fitter import Fitter
import numpy as nparr = np.arange(1, 200)
np.random.shuffle(arr) # arr为创建的随机数fitter_dis = Fitter(arr)
fitter_dis.fit()
distribution_df = fitter_dis.summary() # 这里可以得到error最小的Dataframe型数据

Python拟合数据样本的分布相关推荐

Python fitter包：拟合数据样本的分布
Python fitter包:拟合样本数据的分布安装fitter 生成一段模拟数据利用fitter拟合数据样本的分布方法详解 Fitter方法 Fitter返回参考安装fitter pip ...
python组合数据分类_Python解决数据样本类别分布不均衡问题
所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大. 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡.大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种 ...
学习记录609@python实现数据样本的过采样与欠采样
对于分类数据集而言,往往类别会有比较大的差异,比如分析贷款逾期的数据,往往没有逾期的数据远远大于逾期的数据,因此样本会存在不均衡的情况,这样对于数据的训练不利,因此可以使用某些方法对数据集进行调整,分 ...
Python Fitter 判断数据样本的分布函数拟合
Python fitter包:拟合数据样本的分布安装fitter Fitter方法参数详解 HistFit类:适合密度函数本身 Python拟合数据样本的分布 github项目:https://gi ...
python拟合统计分布_利用 Python Fitter 判断数据样本符合那种分布函数
# Python拟合数据样本的分布 # 安装fitter # pip install fitter # 生成一段模拟数据 from scipy import stats import numpy as ...
python方差选择样本_两个样本方差比的分布（来自Python的实验）
模拟结果图按照两个样本方差比分布的理论推导可以得到这里为样本方差, 为总体方差. 这里将对这一结论进行基于Python的计算机模拟.代码如下. 1 生成两个总体,总体1服从正态分布 ,总体2服从 ...
使用Python进行数据拟合
使用Python进行数据拟合文章目录使用Python进行数据拟合多项式拟合非多项式拟合多项式拟合任何一个函数都可以拆分成近似于这个函数的多项式表达. 多项式拟合需要用到的函数是numpy库 ...
pandas数据预处理(标准化归一化、离散化/分箱/分桶、分类数据处理、时间类型数据处理、样本类别分布不均衡数据处理、数据抽样)
1. 数值型数据的处理 1.1 标准化&归一化数据标准化是一个常用的数据预处理操作,目的是处理不同规模和量纲的数据,使其缩放到相同的数据区间和范围,以减少规模.特征.分布差异等对模型的影响. ...
python数据处理2: 拟合数据、整合数据、导出数据
目录目标软件教程实现导入库函数定义拟合函数拟合数据获得拟合曲线数据可视化绘图效果数据合并数据导出总结参考目标继python数据处理1: 导入数据.片选数据.数据绘图,采 ...