在 SciPy (Python) 中从拟合 PDF 生成随机样本

【问题标题】：Generating random samples from fit PDF in SciPy (Python)在 SciPy (Python) 中从拟合 PDF 生成随机样本
【发布时间】：2019-12-12 03:56:40
【问题描述】：

使用 scipy.stats 给定数据集的拟合分布，类似于：

data = fetch_data(file)
x = np.linspace(0, 100, 1000)

param = scipy.stats.norm.fit(data)
fit_pdf = scipy.stats.norm.pdf(x, param[0], param[1])

从该拟合数据中生成 N=1000 个随机样本的最佳方法是什么？是否可以在给定 PDF 中的任何值数组的情况下生成随机样本？

【问题讨论】：

标签： python scipy statistics

【解决方案1】：

生成随机样本的最佳方法是：

data = fetch_data(file)
x = np.linspace(0, 100, 1000)

param = scipy.stats.norm.fit(data)
random_samples = scipy.stats.norm.rvs(param[0], param[1], size=1000)

要使用给定的 pdf 作为数组生成随机样本，您可以使用以下命令：

fit_pdf = scipy.stats.norm.pdf(x, param[0], param[1])

samples = np.random.choice(x, size=1000, p=fit_pdf/np.sum(fit_pdf))

【讨论】：

说的有道理，我试试看。有没有办法用pdf方法生成的数组呢？
我刚刚更新了我的答案。请注意，这只会生成定义 pdf 的 x 值。够了吗？