Python подходит для равномерного распределения

Question

Я пытаюсь подобрать набор данных с равномерным распределением. Это то, что я пробовал на основе нормального распределения. Я не уверен, правильна ли эта реализация или нет? Вы могли бы посоветовать.

import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.stats import uniform 
mu, std = uniform.fit(data) 


plt.hist(data, normed=True, alpha=0.6, color='#6495ED') 


xmin, xmax = plt.xlim() 
x = np.linspace(xmin, xmax, 100) 
p = uniform.pdf(x, mu, std) 
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2) 
title = "Fit results: mu = %.2f, std = %.2f" % (mu, std) 
plt.title("Uniform Fitting") 
plt.show() 

Answer 1

Это правило верно, как только вы исправить ошибки имя (я предполагаю, что logods и data предназначены быть одинаковыми). Обратите внимание, что параметры распределения uniform являются общими параметрами местоположения и масштаба (в частности, нижняя граница и ширина соответственно) и не должны называться mu и std, которые являются специфическими для нормального распределения. Но это не влияет на правильность кода, просто на понятность.