1.安装
pip(3) install fitter
2.例子
# 数据生成
from scipy import stats
data = stats.gamma.rvs(2, loc=1.5, scale=2, size=10000) # 通过scipy生成服从gamma分布的10000个样本
# 拟合分布
from fitter import Fitter
f = Fitter(data) # 创建Fitter类
f.fit() # 调用fit函数拟合分布
f.summary() # 输出拟合结果
3.参数说明
classfitter.fitter.Fitter(data, xmin=None, xmax=None, bins=100, distributions=None, timeout=30, density=True)
distributions： 待拟合的分布，若不指定则会遍历上面提到的80个分布（会耗时较长）。eg. distributions = [‘gamma’, ‘erlang’]；
xmin, xmax：截断样本数据的范围，小于xmin或大于xmax的数据会被忽略；
timeout：单个分布拟合的最大时长，超过该值改分布会被遗弃，默认值为30，单位为秒。一般使用时我会将其调大为100秒，避免一些合适的分布被略去。
density通常设为True，bins为绘制直方图（histogram）时的分段数、默认不改，当有outlier时可适当扩大。
摘自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/420047068
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