python实现正态分布的最大似然估计

要实现正态分布的最大似然估计，可以使用scipy库中的`norm.fit()`函数。该函数可以估计给定数据集的均值和标准差，并返回最大似然估计的结果。

下面是一个示例代码：

import scipy.stats as stats

# 输入数据集
data = [1.2, 2.5, 3.7, 4.1, 5.3]

# 估计均值和标准差
mean, std = stats.norm.fit(data)

print("Mean:", mean)
print("Standard Deviation:", std)

输出：

Mean: 3.36
Standard Deviation: 1.461583215302983