我有一个包含0和1之间的值的概率列表。当我试图使用scipy.stats.gamma.ppf的伽马函数的逆来计算它的逆时，它返回值1的inf值。
我们能得到一些有意义的结果而不是推断吗？
谢谢你的帮助
fit_alpha_z, fit_loc_z, fit_beta_z = st.gamma.fit(data1,floc = 0)
data2 = st.gamma.cdf(data1,a = fit_alpha_z, loc = fit_loc_z,scale = fit_beta_z)
st.gamma.ppf(data2,a = fit_alpha_x, loc = fit_loc_x,scale = fit_beta_x)字符串
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按热度按时间s5a0g9ez1#
我有一个包含0和1之间的值的概率列表。当我试图使用scipy.stats.gamma.ppf的伽马函数的逆来计算它的逆时，它返回值1的inf值。
当
x接近无穷大时，stats.gamma(a).cdf(x)接近1.0，因此inf是ppf（逆CDF）在传递参数1.0时可以返回的最正确的结果。