【发布时间】：2016-11-12 13:53:20
【问题描述】：
所以我实际拥有的所有数据都是直方图的图片，从中我可以得到高度和 bin 宽度、中值和一个 sigma 误差。
直方图偏斜，因此第 16 和第 84 分位数不对称。我发现中位数和误差可以用一个倾斜的高斯函数来复制，但是从我找到的 pdf 中得到的直方图很难匹配，无论我使用多少 bin 编号和 bin 宽度。
我知道我不可能准确地重新创建直方图，但我会对足够接近的东西感到非常满意。
我最好的想法是遍历倾斜高斯的可能参数，制作直方图，以某种方式量化差异（如所有点的高度差异）并找到最佳的。我认为这可能是一个非常漫长的过程，而且我很确定 scipy 中有一些东西可以更快地完成此操作。如果可能，请向我推荐任何有用的东西。
【问题讨论】：
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如果您发现了一个可能适合的分布，您可以将直方图归一化为密度，然后对该直方图进行参数的最小二乘拟合。然而，这远非最佳——仅使用直方图，您已经丢失了大量信息。
标签： python scipy histogram curve-fitting probability-density