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我正在尝试在长时间序列的 3D 大气数据集上计算 Skewnormal PDF 的拟合参数。因此，使用 SciPy Skewnorm.fit 函数获得拟合参数、形状、比例和位置参数，然后计算该参数的矩。但是，我遇到了突然收敛区域或图上肉眼出现点的问题。这个问题的解决方案是什么？我尝试了几种方法来修复它，虽然它适用于大气场值对其他场为正但不适用于风数据集的正范围值和负范围值的某些情况。在这里，我添加了我的问题的示例图 [* 风 U 的偏斜拟合参数] 和我计算拟合参数的示例代码。我认为，这是比编码更多的理论问题，

import numpy as np
import scipy.stats

windu = Dataset("/ ....... *.nc")[ # yearly netcdf files- variables are 3D field]  
nlat= len(lat variable)
nlon = len(lon vairable)
ndepth= len(depth variable)


for iz in range(ndepth):
    for iy in range(nlat):
        for ix in range(nlon):
           skew_params[:,iy,ix] = list(stats.skewnorm.fit(windu[:,iy,ix]))

alpha=sk_params[0]
miu= sk_params[1]
sigma=sk_params[2]

偏斜法线PDF的拟合参数

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