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我在 lmfit 中有一个适合我的数据的倾斜高斯模型。现在我想从中抽取一个样本，但我无法在文档中找到如何？在我的情况下，自己简单地实现模型函数的正确方法是偏态正态分布，还是 lmfit 中有一个函数可以解决这个问题？

我的代码：

model = SkewedGaussianModel()

params = model.make_params(amplitude=60, center=30, sigma=10, gamma=0)

result = model.fit(y, params, x=x)
print(result.fit_report())
plt.plot(x, result.best_fit)
plt.show()
# something like this
print(result.model.eval(random.random())
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lmfit 中使用的倾斜高斯的定义在 http://lmfit.github.io/lmfit-py/builtin_models.html#skewedgaussianmodel给出 ，代码在 https://github.com/lmfit/lmfit-py/blob/master /lmfit/lineshapes.py#L213。

我相信您正在寻找的是“逆变换采样”。有关如何做到这一点的提示，请参阅http://www.nehalemlabs.net/prototype/blog/2013/12/16/how-to-do-inverse-transformation-sampling-in-scipy-and-numpy/ 。lmfit 中没有内置的方法，因为 lmfit 不一定断言要拟合的模型是概率分布函数。可能值得考虑添加这样的功能。

于 2017-07-04T17:07:41.423 回答
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直到有人可以找到该功能，或确认它不存在，我就是这样做的：

def pdf(x):
    return 1/sqrt(2*pi) * exp(-x**2/2)

def cdf(x):
    return (1 + erf(x/sqrt(2))) / 2

def skew(x,e=0,w=1,a=0):
    t = (x-e) / w
    return 2 / w * pdf(t) * cdf(a*t)
    # You can of course use the scipy.stats.norm versions
    # return 2 * norm.pdf(t) * norm.cdf(a*t)

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于 2017-07-02T23:07:58.073 回答