使用get_dist_info()函数实现数据的分布拟合及优化

get_dist_info()函数是一个用于实现数据的分布拟合和优化的工具函数。该函数可以根据输入的数据，通过拟合不同的分布模型，找到 的分布模型，并输出拟合后的参数和统计信息。

下面是一个使用get_dist_info()函数的示例，步骤如下：

1. 准备数据：首先，需要准备一个包含需要分布拟合的数据的数组或数据框。这个数据可以是任意类型的数值数据，比如一组身高、体重等数据。

import numpy as np
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

2. 导入所需要的库：导入需要使用的库，包括get_dist_info()函数所在的库scipy.stats和画图所需的matplotlib库。

from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

3. 对数据进行分布拟合：使用get_dist_info()函数，对数据进行分布拟合，并得到拟合后的参数和统计信息。

def get_dist_info(data):
    best_fit = None
    best_params = None
    best_sse = float('inf')
    
    # 遍历不同的分布模型进行拟合
    for dist_name in ['norm', 'expon', 'gamma']:
        dist = getattr(stats, dist_name)
        params = dist.fit(data)
        sse = np.sum((dist.pdf(data, *params) - data) ** 2)
        
        # 更新      的模型和参数
        if sse < best_sse:
            best_fit = dist_name
            best_params = params
            best_sse = sse
    
    return best_fit, best_params, best_sse

best_fit, best_params, best_sse = get_dist_info(data)

4. 绘制拟合结果：根据得到的 拟合分布模型和参数，绘制拟合的概率密度函数曲线和原始数据的直方图，以对比拟合结果。

# 绘制拟合的概率密度函数曲线
plt.hist(data, density=True, alpha=0.5)
dist = getattr(stats, best_fit)
x = np.linspace(data.min(), data.max(), 100)
plt.plot(x, dist.pdf(x, *best_params))

# 设置图形属性
plt.title('Distribution Fitting')
plt.xlabel('Values')
plt.ylabel('Probability Density')

# 显示图形
plt.show()

以上就是使用get_dist_info()函数实现数据的分布拟合和优化的示例。该函数可以帮助我们在统计分析中，选择 的分布模型，并了解数据的分布特征。通过对比拟合结果和原始数据，我们可以更好地理解数据的特点和性质。