python威布尔分布拟合

在Python中，你可以使用SciPy库来进行威布尔分布的拟合。具体步骤如下：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from scipy.stats import weibull_min
from scipy.optimize import curve_fit

2. 准备数据：
准备一个包含待拟合数据的NumPy数组。假设数据存储在一个名为`data`的数组中。

3. 定义威布尔分布函数：

def weibull_func(x, shape, scale):
    return (shape / scale) * (x / scale)**(shape - 1) * np.exp(-(x / scale)**shape)

这个函数实现了威布尔分布的概率密度函数。

4. 进行拟合：
使用`curve_fit`函数进行拟合，该函数需要传入待拟合函数、数据和初始参数估计值。初始参数估计值可以手动指定，也可以根据数据进行自动估计。

shape_guess = 1.0
scale_guess = 1.0
p0 = [shape_guess, scale_guess]
params, cov_matrix = curve_fit(weibull_func, data, bins, p0=p0)

拟合结果将保存在`params`中，其中`params[0]`为拟合得到的形状参数，`params[1]`为拟合得到的尺度参数。

完成以上步骤后，你就可以通过拟合得到的参数来对威布尔分布进行建模和预测。记得在使用拟合结果之前，进行适当的拟合质量评估和验证。