获取的参数名scipy.stats公司分配

Question

我正在编写一个脚本，使用scipy.stats公司. 首先，我有一个分发名称列表，然后在列表上迭代：

dists = ['alpha', 'anglit', 'arcsine', 'beta', 'betaprime', 'bradford', 'norm']
for d in dists:
    dist = getattr(scipy.stats, d)
    ps = dist.fit(selected_data)
    errors.loc[d,['D-Value','P-Value']] = kstest(selected.tolist(), d, args=ps)
    errors.loc[d,'Params'] = ps

现在，在这个循环之后，我选择最小的D值以获得最佳拟合分布。现在，每个分布在ps中返回一组特定的参数，每个参数都有它们的名称等等（例如，对于“alpha”，它将是alpha，而对于“norm”，它们将是mean和std）。在

有没有一种方法可以得到估计参数的名称scipy.stats？在

提前谢谢你

Answer 1

Warren Weckesser和我开发了一个更强大的解决方案：

import sys
import scipy.stats

def list_parameters(distribution):
    """List parameters for scipy.stats.distribution.
    # Arguments
        distribution: a string or scipy.stats distribution object.
    # Returns
        A list of distribution parameter strings.
    """
    if isinstance(distribution, str):
        distribution = getattr(scipy.stats, distribution)
    if distribution.shapes:
        parameters = [name.strip() for name in distribution.shapes.split(',')]
    else:
        parameters = []
    if distribution.name in scipy.stats._discrete_distns._distn_names:
        parameters += ['loc']
    elif distribution.name in scipy.stats._continuous_distns._distn_names:
        parameters += ['loc', 'scale']
    else:
        sys.exit("Distribution name not found in discrete or continuous lists.")
    return parameters

讨论可以在here找到。在

Answer 2

这段代码演示了ev-br在他的回答中给出的信息，以防有人在这里登陆。在

>>> from scipy import stats
>>> dists = ['alpha', 'anglit', 'arcsine', 'beta', 'betaprime', 'bradford', 'norm']
>>> for d in dists:
...     dist = getattr(scipy.stats, d)
...     dist.name, dist.shapes
... 
('alpha', 'a')
('anglit', None)
('arcsine', None)
('beta', 'a, b')
('betaprime', 'a, b')
('bradford', 'c')
('norm', None)

我要指出的是，形状参数产生的值对于分布（如正态分布）是无的，而正态分布是由位置和比例参数化的。在