Python：为数据列表找到最合适的函数

我知道许多概率函数是用python构建的，带有

random

模块

我想知道，给定一个浮动列表，是否有可能找到最适合该列表的分布方程

我不知道numpy是否能做到这一点，但这个函数可以和Excel的“趋势”函数进行比较（不相等，但相似）

我该怎么做呢？

看看

最小二乘多项式拟合

拟合多项式p（x）=p[0]*x**deg+…+点的度数p[deg] （x，y）。返回使平方误差最小的系数p向量

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分布不是最佳拟合曲线。它的最大值为

1

，最小值为

0

，从

-inf

到

inf

的积分等于

1

。你想用这条曲线做什么？@Blender我有10种操作（使用容器）。有10年从事此类操作的历史。我试图根据历史来模拟下一年的运行，但对每种类型的运行应用随机生成器。此随机生成器将应用于每个请求的持续时间、每个请求发生的日期以及将发生的请求数。我对用户输入这些数据不感兴趣。正因为如此，我正在寻找一种自动输入这些随机分布的方法。你能看看我的评论，看看你是否还有其他建议吗？仔细看，这符合我的需要。非常感谢。

numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False)