如何在scipy中标准化指数分布的直方图？

Question

我正在尝试将一个指数分布应用到我的数据集上。奇怪的是，无论我怎么做，我似乎都无法调整直方图的大小，使它能和拟合的指数分布相匹配。

param=expon.fit(data)
pdf_fitted=norm.pdf(x,loc=param[0],scale=param[1])
plot(x,pdf_fitted,'r-')
hist(constraint1N55, normed=1,alpha=.3,histtype='stepfilled')

出于某种原因，直方图占据的空间比概率分布要大得多，尽管我已经设置了normed=1。有没有什么办法可以让它们更好地匹配呢？

Answer 1

你犯了个错误。你用了指数函数来拟合数据，但却画出了一个正态分布的图：

pdf_fitted=expon.pdf(x,loc=param[0],scale=param[1])

如果把数据正确地画出来，效果会很好：