如何使用列表设置scipy.stats分发的参数

Question

我正在使用包fitter来使连续分布适合Python中的numpy数据数组。 fitter.fitted_param返回具有不同长度的tupple的字典，其中包含每个分布的最佳拟合参数。 这些参数与用于在scipy.stats设置这些分布的参数相同。 我想使用这些元组直接通过scipy.stats设置参数，但是我不知道该怎么做。 有任何想法吗？

例：

>from fitter import Fitter
>import numpy as np
>data = np.random.random((1000,1))
>f = Fitter(data,distributions = ['norm','gamma'])
>f.fit()
>param = f.fitted_param['gamma']
>param
out:(20759.430545279687, -41.012521759919224, 0.0019996776498165851)

如果我现在要创建一个新的伽玛分布产生伽玛分布的随机值与同a ， loc和scale在指定param上面，我需要写：

>from scipy import stats
>rv = stats.gamma(a=param[0],loc=param[1],scale=param[2])
>rv.rvs(100)

如何设置a ， loc ，以及scale的情况下直接键入出来明确？ 我希望能够使用任意数量的参数快速拟合任何分布，并生成遵循该分布的随机值。

谢谢你的帮助！

Answer 1

您可以执行<distribution>(*param) ，只要参数param列表的顺序正确。

如果不是，则必须在字典中包含参数，并使用<distribution>(**param)将其作为关键字参数调用，例如：

param = {"a": 20759, "scale": 0.001, "loc": -41}
stats.gamma(**param)

编辑：更多信息在这里： * args和** kwargs？