python复现一下fig.2图片的代码

为了复现图2的内容，需要基于两个公开数据库（MIT–BIH Arrhythmia Database 和 MIT–BIH Supraventricular Arrhythmia Database）中房速（atrial tachycardia, AT）发作持续时间的数据，拟合概率质量函数 \( p_{AT}(l) \)，该函数与发作持续时间 \( l \) 成反比关系。

假设已经有了从这两个数据库获取到的房速发作时长数据 `episode_durations`，下面是一个可能的 Python 代码示例来生成类似图2的结果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

# 假设已有的数据点
episode_durations = ... # 从数据库中提取得到的房速发作持续时间列表或数组

# 拟合指数衰减模型
def fit_func(l, a, b):
    return a * np.exp(-b * l)

# 进行最小二乘法拟合
params, _ = curve_fit(fit_func, np.arange(3, 51), episode_durations[2:50])

a_AT, b_AT = params

# 计算拟合后的概率质量函数
l_range = np.arange(3, 51)
p_AT_l = a_AT * np.exp(-b_AT * l_range)

plt.figure()
# 绘制原始直方图
plt.hist(episode_durations, bins=np.arange(1, 52)-0.5, alpha=0.5, label='Original Data')
# 绘制拟合曲线
plt.plot(l_range, p_AT_l, 'r-', label='Fitted Curve')

plt.xlabel('Episode Duration (number of beats)')
plt.ylabel('Number of Episodes')
plt.title('Histogram of Atrial Tachycardia Episode Durations')
plt.legend()

plt.show()

这段代码首先定义了一个指数衰减函数，并使用 `curve_fit` 函数进行参数估计。然后它计算了拟合的概率质量函数并绘制出来。注意实际操作中你需要用真实的 `episode_durations` 数据替换掉占位符，并且调整绘图和拟合细节以匹配实际需求。