Python 为什么scipy.stats.gamma.pdf返回0的数组？

我试图绘制一个数据负载，并确定它是如何分布的，我很容易根据我的直方图绘制正态分布和贝塔分布

然而，当我尝试对gamma分布执行相同的操作时，它只返回一个基本为零的数组。我的代码如下所示

plt.figure()
sns.distplot(data,bins=50)
x = np.linspace(min(data),max(data),1000)
mu, std = norm.fit(data)
p = norm.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x,p)
ag,bg,cg = stats.gamma.fit(data,1)  
pdf_gamma = stats.gamma.pdf(x,ag,bg,cg)  
plt.plot(x, pdf_gamma, label="Gamma")
ab,bb,cb,db = stats.beta.fit(data)  
pdf_beta = stats.beta.pdf(x, ab, bb,cb, db)  
plt.plot(x, pdf_beta, label="Beta")

---

有人知道我犯的错误吗？

您已经调用了

ag，bg，cg=stats.gamma.fit（data，1）

，它将形状参数a设置为1。你不会想要这个的。要查看这是怎么做的，请尝试在设置

a=1和不设置
的情况下绘制估算的gamma PDF：

x=np.linspace（最小（数据），最大（数据），1000）
ag、bg、cg=统计伽马拟合（数据，1）
pdf_gamma=stats.gamma.pdf（x，ag，bg，cg）
plt.plot（x，pdf_gamma，label=“gamma（a=1）”）
ag、bg、cg=统计伽马拟合（数据）
pdf_gamma=stats.gamma.pdf（x，ag，bg，cg）
plt.plot（x，pdf_gamma，label=“gamma（a=Free）”）
plt.legend（）
plt.show（）
您调用了
ag，bg，cg=stats.gamma.fit（数据，1）
，它将形状参数a设置为1。你不会想要这个的。要查看这是怎么做的，请尝试在设置
a=1和不设置
的情况下绘制估算的gamma PDF：

x=np.linspace（最小（数据），最大（数据），1000）
ag、bg、cg=统计伽马拟合（数据，1）
pdf_gamma=stats.gamma.pdf（x，ag，bg，cg）
plt.plot（x，pdf_gamma，label=“gamma（a=1）”）
ag、bg、cg=统计伽马拟合（数据）
pdf_gamma=stats.gamma.pdf（x，ag，bg，cg）
plt.plot（x，pdf_gamma，label=“gamma（a=Free）”）
plt.legend（）
plt.show（）
从gamma拟合中删除1不会对返回的数组进行任何更改。您对此绝对确定吗？是的，我确定。我试过使用和不使用1，但数组仍然充满了零。我有一些类似于gamma的东西。。。希望能报告一些发现。@Eoin我发现scipy的伽玛射线有时会因大数而失效。我还不知道为什么。您可以尝试使用scipy.stats.gamma.rvs方法生成一些伽马分布的假设数据，然后进行拟合和绘图。你有其他想法吗？从gamma拟合中删除1不会对返回的数组进行任何更改。你绝对确定吗？是的，我确定。我试过使用和不使用1，但数组仍然充满了零。我有一些类似于gamma的东西。。。希望能报告一些发现。@Eoin我发现scipy的伽玛射线有时会因大数而失效。我还不知道为什么。您可以尝试使用scipy.stats.gamma.rvs方法生成一些伽马分布的假设数据，然后进行拟合和绘图。你有没有想到别的？