python可以进行高斯拟合和外推吗？

我想numpy或scipy会做的，但没有找到。谢谢

import numpy as np
import scipy.stats as stats

np.random.seed(0)
gaussian = stats.norm

生成一些随机的、正常的数据：

data = gaussian.rvs(loc = 5, scale = 22, size = 1000)

计算描述性统计：

print(data.mean())
# 4.00435243522
print(data.std())
# 21.7147294907

将数据拟合为正态分布：

mean, std = gaussian.fit(data)
print(mean, std)
# (4.0043524352157016, 21.714729490718568)

---

你能更准确地定义你的问题吗？我能做外推法吗？外推法是什么意思？