scipy norm fit

`scipy.stats.norm.fit`函数可以用于拟合正态分布的参数。它需要一个数据集作为输入，并返回拟合出的分布的参数：均值和标准差。

下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 生成一个随机数据集
data = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=1000)

# 使用 norm.fit 拟合数据集的参数
mu, std = norm.fit(data)

print("拟合出的均值为：", mu)
print("拟合出的标准差为：", std)

输出结果：

拟合出的均值为： 10.0176091688
拟合出的标准差为： 2.03903884177

其中，`loc`参数指定均值，`scale`参数指定标准差。`size`参数指定生成的随机数据集的大小。