python伽玛分布

伽玛分布（Gamma distribution）是一种连续概率分布，常用于描述正偏的随机变量。在 Python 中，我们可以使用 SciPy 库来计算和绘制伽玛分布。

首先，我们需要导入必要的库：

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

然后，我们可以使用 `gamma` 函数来创建伽玛分布对象。该函数接受两个参数：`shape` 参数 `k` 和 `scale` 参数 `theta`。

k = 2.5  # shape 参数
theta = 1.0  # scale 参数
gamma_dist = gamma(k, scale=theta)

接下来，我们可以使用 `pdf` 方法计算给定值的概率密度函数值或使用 `rvs` 方法生成随机样本。

x = np.linspace(0, 10, 100)  # 生成 x 值
pdf_values = gamma_dist.pdf(x)  # 计算概率密度函数值
rvs_values = gamma_dist.rvs(size=1000)  # 生成随机样本

# 绘制概率密度函数曲线和随机样本直方图
plt.plot(x, pdf_values, label='PDF')
plt.hist(rvs_values, bins=30, density=True, alpha=0.5, label='Sample')
plt.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Gamma Distribution')
plt.show()

以上代码将绘制伽玛分布的概率密度函数曲线和随机样本的直方图。