python 威布尔模型

威布尔模型是一种用于概率分布拟合的统计模型，常用于描述随机事件的发生率。在Python中，你可以使用SciPy库来拟合威布尔分布模型。

首先，你需要导入必要的库：

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

然后，准备一组数据，用于拟合威布尔分布模型：

data = np.array([1.5, 2.3, 3.1, 4.4, 5.2, 6.8, 7.9, 8.7, 9.5, 10.6])

接下来，使用`weibull_min.fit`函数来拟合数据，并得到模型的参数：

shape, loc, scale = weibull_min.fit(data, floc=0)

其中，`shape`是威布尔分布的形状参数，`loc`是威布尔分布的位置参数，`scale`是威布尔分布的尺度参数。

最后，你可以使用拟合得到的参数绘制威布尔分布的概率密度函数图像：

x = np.linspace(0, 15, 100)
pdf = weibull_min.pdf(x, shape, loc, scale)
plt.plot(x, pdf)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Weibull Distribution')
plt.show()

以上是使用Python拟合和绘制威布尔分布模型的简单示例。你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整。