利用Python概率密度函数生成nakagami分布函数的拟合曲线图

在Python中，我们可以利用`scipy.stats`库中的`nagao`函数来生成Nakagami分布的概率密度函数（PDF），然后通过`matplotlib`库创建拟合曲线图。以下是简单的步骤：

首先，确保已经安装了`numpy`, `scipy`和`matplotlib`库，如果没有可以使用pip安装：

pip install numpy scipy matplotlib

然后你可以编写如下的代码：

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

# 设置Nakagami分布的参数（形状参数k和尺度参数θ）
k = 2.0  # shape parameter (α)
theta = 4.0  # scale parameter (β)

# 创建x值范围
x = np.linspace(0, 10, 1000)  # 可根据需要调整范围和分辨率

# 计算Nakagami分布的PDF
pdf = nakagami.pdf(x, k, scale=theta)

# 拟合曲线
plt.plot(x, pdf, label=f"Nakagami Distribution (k={k}, θ={theta})", linewidth=2)

# 添加标题、标签和图例
plt.title("Nakagami Distribution Probability Density Function")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("Probability Density")
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()