帮我编一段代码：知道极大似然估计的公式，求解及大似然估计

极大似然估计是一种统计方法，用于从样本中估计概率模型的参数。其基本思想是选择使得观测到的样本出现概率最大的参数作为估计值。假设我们有一个概率模型，参数为θ，观测到的数据为D，那么极大似然估计就是求解以下最大化问题：

$$ \hat{\theta} = \arg\max_{\theta} L(\theta | D) = \arg\max_{\theta} P(D|\theta) $$

这里的$L(\theta | D)$是似然函数，表示在参数θ下观测到数据D的概率。在实际应用中，通常通过对似然函数取对数，将其转化为求解对数似然函数的最大化问题，因为对数函数是单调递增的，这样做不会影响最大值的位置，并且可以简化计算。

以下是一个简单的极大似然估计的Python代码示例，假设我们有一组从正态分布中抽取的样本，我们想要估计这个正态分布的均值和方差：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 假设的观测数据
data = np.array([1.3, 1.5, 1.7, 1.4, 1.6])

# 计算均值和方差
def mean(data):
    return np.mean(data)

def var(data, mean):
    return np.var(data, ddof=1)

# 极大似然估计函数
def max_likelihood_estimation(data):
    # 计算均值
    mean_val = mean(data)
    # 计算方差
    var_val = var(data, mean_val)
    # 返回估计的均值和方差
    return mean_val, var_val

# 调用极大似然估计函数
estimated_mean, estimated_var = max_likelihood_estimation(data)

print(f"估计的均值: {estimated_mean}")
print(f"估计的方差: {estimated_var}")

这段代码首先计算了数据的样本均值和样本方差，这可以看作是在正态分布参数的约束下对数据的极大似然估计。在实际问题中，可能需要使用优化算法来求解更复杂的似然函数的最大值，比如使用梯度下降法、牛顿法或拟牛顿法等。