尝试使用Python将指数分布拟合到数据时出错

Question

我正在努力适应指数分布，如：

p（x）= lambda * exp（-lambda * x）

到以下数据集：

y = [1.0 0.6477204485713643 0.5740407723417333 0.5615636591299797
 0.4387673913917531 0.40091370516517705 0.3557117110132781
 0.3511355853065214 0.340307340921202 0.30971826267036 0.292891403862456
 0.2467743233580864 0.2266046083821163 0.21720917030949116
 0.20043871451165768 0.1973221582209641 0.15362640051482043
 0.15354057195269372 0.14662893640148297 0.14317539711005514
 0.11807717376369412 0.10370859482950556 0.10093677560919409
 0.09749966756865966 0.08933073156729388 0.0804544088313465
 0.0761310467698398 0.0761310467698398 0.0560272314739388
 0.054424966400080085 0.04830594736471987 0.04614770045710077
 0.04596980503252967 0.03156586444228013 0.031247687808906088
 0.02034784444410579 0.01648966866320673 0.016039148970427325
 0.014211493240353406 0.011831876417890502 0.010697649767138983
 0.008203782016905766 0.00668207490883694 0.006385472749205766
 0.004654267333597479 0.003107036846521259 0.0022789222224917083
 0.0018466098136964094 0.0012186574760257173 0.0009770057014847977
 0.0007631859286121455 0.0006151192857729099 0.0006139225669891776
 0.0005757713710793208 0.00037491693850308307 0.00037491693850308307
 0.00020552292850767692 9.51226931808377e-05]

我尝试了以下内容：

from scipy.stats import expon

loc, scale = expon.fit(y, floc=0)

这应该非常容易，但由于某种原因，我收到以下错误：

TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

Answer 1

实际上，感谢rojanjosh评论，输入是object - 类型。

后者不适用于fit函数。因此，必须转换：

解决方案＃1：

loc, scale = expon.fit(y.astype(np.float64), floc=0)

解决方案＃2：

loc, scale = expon.fit(y.tolist(), floc=0)

请务必先使用y检查y.dtype的输入类型，然后再将其传递给fit功能。