python对数据做对数正态分布拟合

很高兴回答你的问题！对于这个问题，可以使用 Python 中的 SciPy 库来进行对数正态分布拟合。具体实现可以参考以下代码：

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

# 生成数据
data = np.random.lognormal(mean=2, sigma=0.5, size=1000)

# 拟合对数正态分布
shape, loc, scale = lognorm.fit(data)

# 绘制拟合结果
x = np.linspace(min(data), max(data), 1000)
pdf = lognorm.pdf(x, shape, loc, scale)
plt.plot(x, pdf, 'r-', label='lognormal pdf')
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.5)
plt.legend()

plt.show()

这段代码中，`data` 是一个数据数组，使用 `lognorm.fit(data)` 进行对数正态分布拟合，返回该分布的参数 `shape`、`loc` 和 `scale`。然后，通过 `lognorm.pdf(x, shape, loc, scale)` 可以计算出分布函数的概率密度函数，最后可用 `plt.plot()` 绘制出来。