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将数据拟合到广义极值分布

我一直在尝试使用 scipy.stats.genextreme 使我的数据符合广义极值分布。我已经尝试了所有我能找到的方法,但我不知道为什么它不适合数据。

我已经尝试过这两种方法:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import genextreme as gev

dataN = [0.0, 0.0, 0.122194513716, 0.224438902743, 0.239401496259, 0.152119700748, 
         0.127182044888, 0.069825436409, 0.0299251870324, 0.0199501246883, 0.00997506234414, 
         0.00498753117207, 0.0]

t = np.linspace(1,13,13)
fit = gev.fit(dataN,loc=3)
pdf = gev.pdf(t, *fit)
plt.plot(t, pdf)
plt.plot(t, dataN, "o")
print(fit)
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popt, pcov = curve_fit(gev.pdf,t, dataN)
plt.plot(t,gev.pdf(*popt),'r-')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这是我得到的第一个结果

第二种方法的结果是这样的

" ValueError: Unable to determine number of fit parameters."
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

感谢您能给我的任何帮助!

python statistics curve-fitting

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