scipy.stats.maxwell 中的 loc 和 scale 参数是什么？
What are the loc and scale parameters in scipy.stats.maxwell?
麦克斯韦-玻尔兹曼分布由
给出
（来自 MathWorld - Wolfram Web 资源：wolfram.com）
. scipy.stats.maxwell 分布使用 loc 和 scale 参数来定义此分布。两个定义中的参数是如何连接的？如果有人能大致说明如何确定 scipy.stats 中的参数与其通常定义之间的关系，我也将不胜感激。
loc参数总是移动x变量。换句话说，它概括了
允许将 x=0 移动到 x=loc 的分布。所以当 loc 非零时，
maxwell.pdf(x) = sqrt(2/pi)x**2 * exp(-x**2/2), for x > 0
变成
maxwell.pdf(x, loc) = sqrt(2/pi)(x-loc)**2 * exp(-(x-loc)**2/2), for x > loc.
The doc string 对于 scipy.stats.maxwell 状态：
A special case of a chi distribution, with df = 3, loc = 0.0, and
given scale = a, where a is the parameter used in the Mathworld
description.
所以刻度对应方程a中的参数
（来自 MathWorld - Wolfram Web 资源：wolfram.com）
一般你需要read the distribution's doc string to know what parameters the distribution has. The beta distribution，例如，除了loc和scale之外，还有a和b形状参数。
但是，我相信对于所有连续分布，
distribution.pdf(x, loc, scale) 等同于
distribution.pdf(y) / scale 与 y = (x - loc) / scale.
麦克斯韦-玻尔兹曼分布由
给出
（来自 MathWorld - Wolfram Web 资源：wolfram.com）
. scipy.stats.maxwell 分布使用 loc 和 scale 参数来定义此分布。两个定义中的参数是如何连接的？如果有人能大致说明如何确定 scipy.stats 中的参数与其通常定义之间的关系，我也将不胜感激。
loc参数总是移动x变量。换句话说，它概括了
允许将 x=0 移动到 x=loc 的分布。所以当 loc 非零时，
maxwell.pdf(x) = sqrt(2/pi)x**2 * exp(-x**2/2), for x > 0
变成
maxwell.pdf(x, loc) = sqrt(2/pi)(x-loc)**2 * exp(-(x-loc)**2/2), for x > loc.
The doc string 对于 scipy.stats.maxwell 状态：
A special case of a
chidistribution, withdf = 3,loc = 0.0, and givenscale = a, whereais the parameter used in the Mathworld description.
所以刻度对应方程a中的参数
（来自 MathWorld - Wolfram Web 资源：wolfram.com）
一般你需要read the distribution's doc string to know what parameters the distribution has. The beta distribution，例如，除了loc和scale之外，还有a和b形状参数。
但是，我相信对于所有连续分布，
distribution.pdf(x, loc, scale) 等同于
distribution.pdf(y) / scale 与 y = (x - loc) / scale.