我正在尝试使用Scipy将理论分布拟合到我的经验数据中，使用类似于以下的代码：
dist_names = ['gamma', 'beta', 'rayleigh', 'norm', 'pareto']
for dist_name in dist_names:
dist = getattr(scipy.stats, dist_name)
param = dist.fit(data)
pdf_fitted = dist.pdf(x, *param[:-2], loc=param[-2], scale=param[1]) #* size
fit（）函数使用一系列观察数据。我的问题是我已经有了一个x-array形式的经验分布，其中bin值（0,1,2。，3 ....，n）和一个相应的y-array，每个bin的概率。谁能告诉我如何在拟合过程中使用我的x / y数组而不是原始系列？