?? [python常用圖件繪制 03] Gamma分布擬合圖 ??
在數據分析和統計建模領域，γ（Gamma）分布是一種非常有用的連續概率分布，它能夠描述各種正偏態數據。本文將通過Python展示如何繪制和擬合γ分布，以幫助大家更好地理解和應用這一強大的工具。
首先，我們需要準備必要的庫，包括numpy、matplotlib以及scipy.stats模塊，用于數值計算、繪圖和統計分析：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import gamma
```
接下來，定義一些參數，比如形狀參數k和尺度參數θ，然后生成一組隨機數據，這些數據將用來擬合γ分布：
```python
shape, scale = 2., 2. 形狀參數k 和 尺度參數θ
s = gamma.rvs(shape, scale=scale, size=1000)
```
現在，我們可以使用這些數據來繪制直方圖，并將其與γ分布的概率密度函數（PDF）進行比較，以直觀地評估擬合效果：
```python
plt.hist(s, bins=50, density=True, alpha=0.6, color='g')
x = np.linspace(gamma.ppf(0.01, shape, scale=scale),
gamma.ppf(0.99, shape, scale=scale), 100)
plt.plot(x, gamma.pdf(x, shape, scale=scale), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='gamma pdf')
```
最后，添加一些標簽和標題，使圖表更具可讀性：
```python
plt.title('Gamma Distribution Fit')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
```
通過上述步驟，我們不僅能夠生成一個γ分布擬合圖，還能理解如何利用Python的強大功能來進行復雜的統計分析和可視化。希望這篇文章對你有所幫助！??
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