在Python中寻找一个重现直方图的概率密度函数

Question

所以我得到的所有数据都是一张柱状图，从中我可以得到高度和箱宽，中值和一西格玛误差。在

直方图是倾斜的，因此第16和84分位数是不对称的。我发现中值和误差可以用一个倾斜的高斯函数来复制，但是从我发现的pdf中得到的直方图，无论我使用多少bin数和bin宽度，都很难匹配。在

我知道我不可能精确地重建柱状图，但我会很高兴有足够近的东西。在

我的最佳想法是循环通过可能的参数倾斜高斯，做一个直方图，以某种方式量化差异（如在所有点的高度差），并找到最好的一个。我认为这可能是一个很长的过程，我很确定scipy中有某种东西可以更快地做到这一点。如果可能的话，请给我介绍一些有用的东西。在

Answer 1

在我看来，最好的办法是将数据视为点，并用scipy.optimize.curve_fit拟合函数

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