直方图上的非标准化高斯曲线

如何解决直方图上的非标准化高斯曲线

举个例子：

import pylab as py
import numpy as np
from scipy import optimize

# Generate a 
y = np.random.standard_normal(10000)
data = py.hist(y, bins = 100)

# Equation for Gaussian
def f(x, a, b, c):
    return a * py.exp(-(x - b)**2.0 / (2 * c**2))

# Generate data from bins as a set of points 
x = [0.5 * (data[1][i] + data[1][i+1]) for i in xrange(len(data[1])-1)]
y = data[0]

popt, pcov = optimize.curve_fit(f, x, y)

x_fit = py.linspace(x[0], x[-1], 100)
y_fit = f(x_fit, *popt)

plot(x_fit, y_fit, lw=4, color="r")

这将使高斯图适合于分布，您应该使用pcov来给出定量的拟合程度。

确定数据是高斯分布还是任何分布的更好方法是Pearson卡方检验。需要进行一些练习才能理解，但这是一个非常强大的工具。

解决方法

当绘制为直方图时，我具有高斯形式的数据。我想在直方图的顶部绘制高斯曲线，以查看数据的质量。我正在从matplotlib使用pyplot。我也不想标准化直方图。我可以进行标准化拟合，但是我正在寻找非标准化拟合。这里有人知道怎么做吗？

谢谢！Abhinav Kumar