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当绘制为直方图时，我有高斯形式的数据。我想在直方图上绘制一条高斯曲线，看看数据有多好。我正在使用 matplotlib 中的 pyplot。我也不想标准化直方图。我可以进行规范化拟合，但我正在寻找非规范化拟合。这里有人知道怎么做吗？

谢谢！阿比纳夫·库马尔

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举个例子：

import pylab as py
import numpy as np
from scipy import optimize

# Generate a 
y = np.random.standard_normal(10000)
data = py.hist(y, bins = 100)

# Equation for Gaussian
def f(x, a, b, c):
    return a * py.exp(-(x - b)**2.0 / (2 * c**2))

# Generate data from bins as a set of points 
x = [0.5 * (data[1][i] + data[1][i+1]) for i in xrange(len(data[1])-1)]
y = data[0]

popt, pcov = optimize.curve_fit(f, x, y)

x_fit = py.linspace(x[0], x[-1], 100)
y_fit = f(x_fit, *popt)

plot(x_fit, y_fit, lw=4, color="r")

在此处输入图像描述

这将使高斯图适合分布，您应该使用pcov给出拟合程度的定量数字。

确定数据是否为高斯分布或任何分布的更好方法是Pearson 卡方检验。需要一些练习才能理解，但它是一个非常强大的工具。

于 2013-07-22T07:16:24.843 回答
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我知道的一篇旧帖子，但想为此贡献我的代码，这只是“按区域修复”的技巧：

from scipy.stats import norm
from numpy import linspace
from pylab import plot,show,hist

def PlotHistNorm(data, log=False):
    # distribution fitting
    param = norm.fit(data) 
    mean = param[0]
    sd = param[1]

    #Set large limits
    xlims = [-6*sd+mean, 6*sd+mean]

    #Plot histogram
    histdata = hist(data,bins=12,alpha=.3,log=log)

    #Generate X points
    x = linspace(xlims[0],xlims[1],500)

    #Get Y points via Normal PDF with fitted parameters
    pdf_fitted = norm.pdf(x,loc=mean,scale=sd)

    #Get histogram data, in this case bin edges
    xh = [0.5 * (histdata[1][r] + histdata[1][r+1]) for r in xrange(len(histdata[1])-1)]

    #Get bin width from this
    binwidth = (max(xh) - min(xh)) / len(histdata[1])           

    #Scale the fitted PDF by area of the histogram
    pdf_fitted = pdf_fitted * (len(data) * binwidth)

    #Plot PDF
    plot(x,pdf_fitted,'r-')
于 2013-12-10T01:35:09.783 回答
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另一种方法是找到归一化拟合并将正态分布乘以 (bin_width*total length of data)

这将使您的正态分布不正常化

于 2013-11-18T20:45:25.090 回答