连续数据的图拟合分布失败

Question

我正在尝试重现 the example given in this answer 以适应我的真实数据的分布，例如 df['Note'] 是我的数据框的一列，其中包含每个学生的平均笔记：

Index     StudentName     Note
0          Mark            3.7
1          Bryan           3.5
2          Nil             0.1
3          Amanda          2.045
4          Arthur          1.2
5          Helen           2.5

真实的数据帧包含大约 350000 行，平均值 = 2.17，如这个

所以我的代码获得了拟合分布

def fit(dataframe, path):
    dataframe.set_index
    size=len(dataframe.index)
    x=dataframe.index
    y=dataframe['Note']
    plt.hist(y, bins=range(20))
    dist_names = ['alpha', 'beta', 'norm', 'expon']
    for dist_name in dist_names:
        dist = getattr(scipy.stats, dist_name)
        param = dist.fit(y)
        pdf_fitted = dist.pdf(x, *param[:-2], loc=param[-2], scale=param[-1]) * size
        plt.plot(pdf_fitted, label=dist_name)
        plt.xlim(0, 19)
        plt.legend(loc='upper left')
    plt.show()
    plt.savefig(path+'_fit.png', bbox_inches='tight', dpi=100)


def call_fit(pathname):
    path_picture="%spicture//" %pathname
    path="%data//" %pathname
    path_s=sorted(os.listdir(path))
    for i in path_s:
        file_path=os.path.join(path, i)
        picture=os.path.join(path_picture, i)
        df=pd.read_csv(file_path, sep='\t')
        fit(df, picture)

但是输出很奇怪。我在这里放了两个函数，因为我不确定哪个是错误的原因！不用说，分布有一个奇怪的外观，而且我的真实分布的直方图不是绘图，但每次迭代都会发生一些奇怪的事情：看看并比较第一个图和第 10 个图：

非常感谢您的帮助和建议！因为我不知道我哪里错了

Answer 1

分布的奇怪外观可能是由于您的数据不能很好地拟合分布（尤其是 alpha 分布）。由于我没有您的数据，因此无法进一步详细说明。你提供的样品看起来不错。

已绘制直方图，但与 1e29 相比，条形图太小，因此您看不到它们。

图例和其他绘图元素正在累积，因为您总是在同一个子图中绘图而不清除它，因此在每次迭代中您都会保留之前绘制的所有内容。

连续数据的图拟合分布失败

plot fitted distribution of continuous data fails

python

distribution

matplotlib

scipy

dataframe