¿Cómo obtener los parámetros de ajuste del ajuste de punto marino? =?

Estoy usando un gráfico de mar (data, fit = stats.gamma)

¿Cómo puedo obtener los parámetros de ajuste devueltos?

Aquí hay un ejemplo:

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns from scipy import stats df = pd.read_csv ('RequestSize.csv') import matplotlib.pyplot as plt reqs = df['12 web pages'] reqs = reqs.dropna() reqs = reqs[np.logical_and (reqs > np.percentile (reqs, 0), reqs < np.percentile (reqs, 95))] dist = sns.distplot (reqs, fit=stats.gamma) 

Usa el objeto que distplot para distplot :

 stats.gamma.fit(reqs) 

Confirmo que lo anterior es cierto: el método de ajuste sns.distplot es equivalente al método de ajuste en scipy.stats para que pueda obtener los parámetros desde allí, por ejemplo:

 from scipy import stats ax = sns.distplot(e_t_hat, bins=20, kde=False, fit=stats.norm); plt.title('Distribution of Cointegrating Spread for Brent and Gasoil') # Get the fitted parameters used by sns (mu, sigma) = stats.norm.fit(e_t_hat) print "mu={0}, sigma={1}".format(mu, sigma) # Legend and labels plt.legend(["normal dist. fit ($\mu=${0:.2g}, $\sigma=${1:.2f})".format(mu, sigma)]) plt.ylabel('Frequency') # Cross-check this is indeed the case - should be overlaid over black curve x_dummy = np.linspace(stats.norm.ppf(0.01), stats.norm.ppf(0.99), 100) ax.plot(x_dummy, stats.norm.pdf(x_dummy, mu, sigma)) plt.legend(["normal dist. fit ($\mu=${0:.2g}, $\sigma=${1:.2f})".format(mu, sigma), "cross-check"]) 

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