將數據縮放到對數正態。 我的方法正確嗎？

Question

我有一個一維數組，數據在1到500之間。數據的分布看起來像對數正態。

我想要的是重新采樣數組以記錄（數據）

我不確定要使用哪個功能：

numpy.log或numpy.log1p

我的重新縮放函數現在看起來像這樣，但是我不確定它是否正確：

def ScaleData(dataset):
    datas = []
    for x in np.nditer(dataset):
        a = np.log(x)
        datas.append(a)
    return np.array(datas)

測試：

38, 48, 39, 83, 64, 57
goes to:
3.63758616,  3.87120101,  3.66356165,  4.41884061, 4.15888308,  4.04305127

那正確嗎？

Answer 1

• 如果要將數據擬合為對數正態分布：則應使用scipy.stats.lognorm.fit（listofdata）並通過Kalmogorov Smirnov測試檢查擬合的質量：scipy.stats.kstest
• 如果要轉換數據，np.log（dataset）應該足夠了。

最好