python代码，使用数据拟合广义帕累托分布

在 Python 中，可以使用 `scipy.stats` 模块中的 `genpareto` 类来拟合数据的广义帕累托分布。示例代码如下：

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

# 生成随机数据
data = genpareto.rvs(c=2, loc=0, scale=1, size=1000)

# 拟合广义帕累托分布
param = genpareto.fit(data)

# 绘制拟合后的概率密度函数
x = np.linspace(0, 5, 100)
pdf_fitted = genpareto.pdf(x, *param[:-2], loc=param[-2], scale=param[-1])
plt.plot(x, pdf_fitted, label='Fitted')
plt.hist(data, bins=20, density=True, alpha=0.5, label='Data')
plt.legend()
plt.show()

在代码中，我们首先使用 `genpareto.rvs` 生成了一个随机样本，其中 `c=2` 是广义帕累托分布的形状参数。然后使用 `genpareto.fit` 对数据进行了拟合，返回了估计的参数。最后，使用 `genpareto.pdf` 计算了拟合后的概率密度函数，并使用 `hist` 和 `plot` 函数绘制了数据的直方图和拟合后的概率密度函数。