关于python：Determine Weibull parameters from data

Determine Weibull parameters from data

我想确定我的数据的 Weibull 参数(即形状和比例)。

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0.022988506
0.114942529
0.218390805
0.114942529
0.149425287
0.114942529
0.068965517
0.068965517
0.034482759
0.022988506
0.022988506
0.022988506
0.022988506

我已经尝试过这个答案提出的建议，并且我正在使用 Python 3.4。

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import scipy.stats as s
import numpy as np
from scipy import stats

def weib(x,n,a):
return (a / n) * (x / n)**(a - 1) * np.exp(-(x / n)**a)

data = np.loadtxt("data1.csv")
print(data)
(loc, scale) = s.exponweib.fit_loc_scale(data, 1, 1)
print('loc is: ',loc, '\
scale is: ', scale)

这给了我以下输出：

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[0.02298851 0.11494253 0.2183908 0.11494253 0.14942529 0.11494253 0.06896552 0.06896552 0.03448276 0.02298851 0.02298851 0.02298851 0.02298851]
loc is: 0.0574417296258
scale is: 0.0179259738449

我假设我的 csv 文件中的数据被读取为 x 输入值，而不是 Weibull 函数的 y 值。当我用 bin 添加第二列(或行)时，它会给出一个错误，即字符串值无法转换为浮点数。

我需要如何修改我的 csv 文件才能将其中的数据用作 Weibull 函数的 y 值？

我认为我的问题可能是我不明白这一行：

1	(loc, scale) = s.exponweib.fit_loc_scale(data, 1, 1)

1, 1 在这里代表什么？那么参数不应该是负数。