Python 将数据拟合到广义极值分布

我一直在尝试使用scipy.stats.genextreme将我的数据拟合到广义极值分布。我已经尝试了所有我能找到的方法，但我不知道为什么它不符合数据

我尝试过这两种方法：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import genextreme as gev

dataN = [0.0, 0.0, 0.122194513716, 0.224438902743, 0.239401496259, 0.152119700748, 
         0.127182044888, 0.069825436409, 0.0299251870324, 0.0199501246883, 0.00997506234414, 
         0.00498753117207, 0.0]

t = np.linspace(1,13,13)
fit = gev.fit(dataN,loc=3)
pdf = gev.pdf(t, *fit)
plt.plot(t, pdf)
plt.plot(t, dataN, "o")
print(fit)

以及

popt, pcov = curve_fit(gev.pdf,t, dataN)
plt.plot(t,gev.pdf(*popt),'r-')

第二种方法导致了这种情况

" ValueError: Unable to determine number of fit parameters."

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谢谢你能给我的任何帮助

根据scipy.stats文档，位于：

fit（）方法使用原始数据，看起来您在调用中正在将装箱直方图数据传递给：

fit = gev.fit(dataN,loc=3)

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试着输入原始数据，看看它是否能满足您的需要。

谢谢！就是这个细节