小编Jos*_*res的帖子

我生成一个随机数据样本并使用 scipy.stats.norm.fit 绘制其 pdf 以生成我的 loc 和 scale 参数。

我想看看如果我只是使用 numpy 计算均值和标准差而不进行任何实际拟合，我的 pdf 会是什么样子。令我惊讶的是，当我绘制两个 pdf 并打印两组 mu 和 std 时，我得到的结果完全相同。所以我的问题是，如果我可以计算样本的均值和标准差并仍然得到相同的结果，那么 norm.fit 的意义何在？

这是我的代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

data = norm.rvs(loc=0,scale=1,size=200)

mu1 = np.mean(data)

std1 = np.std(data)

print(mu1)
print(std1)

mu, std = norm.fit(data)

plt.hist(data, bins=25, density=True, alpha=0.6, color='g')

xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, std)
q = norm.pdf(x, mu1, std1)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.plot(x, q, …