python 拟合对数正态分布

要在Python中拟合对数正态分布，你可以使用SciPy库中的stats模块。首先，你需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from scipy import stats

然后，你可以使用stats模块中的fit方法来拟合对数正态分布的参数mu和sigma。假设你有一个已经测量的对数正态分布数据集x：

x = np.array([your_data])  # 替换为你的数据集
mu, sigma = stats.lognorm.fit(x)

在这里，fit方法将返回拟合后的mu和sigma值。你可以将这些值用于进一步的分析或绘图。

如果你想要生成一个拟合后的对数正态分布的概率密度函数（PDF），你可以使用stats模块中的pdf方法：

pdf = stats.lognorm.pdf(x, sigma, scale=np.exp(mu))

这将返回给定x值的对数正态分布的概率密度函数值。

希望这可以帮助你在Python中拟合对数正态分布。[1][2][3]