python广义极值_python scipy stats.genextreme用法及代码示例

广义极值分布（Generalized Extreme Value Distribution, GEV）是极值分布的一种，它是三个基本极值分布（Gumbel、Fréchet和Weibull）的统一表示。在Python中，可以使用SciPy库的`stats.genextreme`模块来进行广义极值分布的分析和拟合。

下面是一个使用`stats.genextreme`模块进行GEV分布的拟合和绘制概率密度函数的示例代码：

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

# 生成随机数据
data = genextreme.rvs(c=0.5, loc=0, scale=1, size=1000)

# 拟合GEV分布
params = genextreme.fit(data)

# 绘制概率密度函数
x = np.linspace(genextreme.ppf(0.01, *params), genextreme.ppf(0.99, *params), 100)
pdf = genextreme.pdf(x, *params)
plt.plot(x, pdf, 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='GEV pdf')

plt.hist(data, density=True, histtype='stepfilled', alpha=0.2)
plt.legend(loc='best', frameon=False)
plt.show()

在上面的代码中，`genextreme.rvs()`函数用于生成随机数据，其中参数`c`表示广义极值分布的形状参数，`loc`表示分布的位置参数，`scale`表示分布的尺度参数。`genextreme.fit()`函数用于拟合GEV分布，返回最优的参数值。`genextreme.ppf()`函数用于计算给定概率下的分位点，`genextreme.pdf()`函数用于计算概率密度函数。

最后，我们使用`hist()`函数绘制数据的直方图，并将概率密度函数作为线条绘制在直方图上方。

以上就是使用Python进行广义极值分布分析和拟合的简单示例。