用SciPy（Python）从拟合PDF生成随机样本

Question

使用类似于scipy.stats的方法将数据集拟合为分布：

data = fetch_data(file)
x = np.linspace(0, 100, 1000)

param = scipy.stats.norm.fit(data)
fit_pdf = scipy.stats.norm.pdf(x, param[0], param[1])

什么是从这个拟合数据中生成N=1000个随机样本的最佳方法？是否可以在给定PDF值数组的情况下生成随机样本？

- Thingable

Answer 1

最佳生成随机样本的方法是：

data = fetch_data(file)
x = np.linspace(0, 100, 1000)

param = scipy.stats.norm.fit(data)
random_samples = scipy.stats.norm.rvs(param[0], param[1], size=1000)

使用给定的pdf作为数组生成随机样本，您可以使用以下方法：

fit_pdf = scipy.stats.norm.pdf(x, param[0], param[1])

samples = np.random.choice(x, size=1000, p=fit_pdf/np.sum(fit_pdf)) 

- Diego Palacios

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有道理，我会尝试一下。有没有办法使用由pdf方法生成的数组来实现呢？ - Thingable

我刚刚更新了我的答案。请注意，这只会生成定义了概率密度函数的x值。这样足够吗？ - Diego Palacios