请给出一个可调节参数的三参数log-logistic分布的绘图示例，我要参看三个参数对图形的影响特征,基于python

在Python中，你可以使用`scipy`库中的`loglogistic`分布来创建一个具有可调节参数的三参数log-logistic分布。三参数log-logistic分布的一般形式是添加了一个位置参数，可以提供一个偏移量，使得分布可以调整到任意实数位置。

下面是一个如何使用`scipy.stats`中的`loglogistic`函数绘制不同参数的三参数log-logistic分布图形的示例代码：

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

# 设置随机数种子以便可复现
np.random.seed(123)

# 定义三参数log-logistic分布的参数
# 形状参数a, 尺度参数s, 位置参数loc
a, s, loc = 2, 1, 0  # 你可以改变这些参数来观察图形的变化

# 创建一个三参数log-logistic分布对象
dist = loglogistic(a, s, loc)

# 定义一个值的范围，用于绘制概率密度函数
x = np.linspace(dist.ppf(0.001), dist.ppf(0.999), 100)

# 绘制概率密度函数
plt.plot(x, dist.pdf(x), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='PDF')

# 生成随机样本并绘制直方图
sample = dist.rvs(size=1000)
count, bins, ignored = plt.hist(sample, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g')

# 添加图例和标题
plt.legend(loc='best', frameon=False)
plt.title('Three-parameter Log-Logistic Distribution')
plt.show()

在这个例子中，`a`是形状参数，它决定了分布的偏斜程度；`s`是尺度参数，它影响分布的宽度；`loc`是位置参数，它决定了分布的中心位置。通过改变这些参数，你可以观察到分布形状的变化。

运行上述代码将会显示一个图形窗口，其中包含三参数log-logistic分布的概率密度函数（PDF）以及基于这些参数生成的随机样本的直方图。