从合适的分布中获取绘图

Question

我参考了Fitting empirical distribution to theoretical ones with Scipy (Python)?，并为我的示例数据生成了最合适的分布。我希望根据最佳拟合分布生成随机数。见下图。

但是，在https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.random.f.html#numpy.random.f中，只有3个参数，dfnum，dfden，size = None，我应该在哪里插入loc和scale。顺便说一句，最佳拟合分布的dnd和dfd是浮点数，并且在numpy.random中，它需要整数。

如果我在代码df_members['bd'] = df_members.bd.apply(lambda x: np.rint((np.random.f(dfnum=1441, dfden=19))) if x==-999 else x )中仅使用dnd和dfd，则会生成这样的值，这是错误的。

Answer 1

您可以使用scipy.stats模块生成f分布，并根据您使用f.rvs方法找到的参数询问其中的随机值，该方法接受四个参数加上大小（你想要的数量）。

from scipy.stats import f
import matplotlib.pyplot as plt

values = f.rvs(1441.41, 19.1, -0.24, 26.5, 100000)

values是一个100000长度的数组，具有来自给定分布的绘制。你可以看到如下

plt.hist(values, bins=25)
plt.show()