Znajdź najlepsze parametry montaż za pomocą Pythona

Question

Po to histogram,

chciałbym aby dopasować go z rozkładu chi-kwadrat, którego pdf jest:

gdzie beta jest zmienna, d1 i beta_zero to 2 parametry.

Moje pytanie brzmi: jak znaleźć najlepsze parametry pasujące do histogramu za pomocą Pythona?

Aktualizacja: Wiem, że muszę użyć curve_fit w scipy.optimize. Mój xdata jest w postaci macierzy i której elementy są betami. Następnie definiuję funkcję func(beta,beta_zero,d1), tak jak w formule. Następnie, jak postępować z ydata?

Answer 1

można użyć na przykład pakiet scipy, tak:

import numpy,math 
import scipy.optimize as optimization import 
matplotlib.pyplot as plt 
xdata = numpy.array([0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6.5,7.5])#your x coordinate 
ydata = numpy.array([25.,40.,22.,12.,8.,3.,1.,1.,0.0,0.0])#your y coordinates 
x0 = numpy.array([0.0, 0.0]) 
sigma = numpy.array([1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])#your errors, e.g. sqrt() 
def func(d1, Bo): 
    return d1*Bo #definition of your function 
print optimization.curve_fit(func, xdata, ydata, x0, sigma) #result 

można zobaczyć więcej informacji tutaj http://python4mpia.github.io/fitting_data/least-squares-fitting.html