Python 2.7：ポアソン分布のヒストグラムにフィットする問題。カーブが急速に降下する

Question

私はポアソンが0と90の間で分布していると思われる個別のデータセットを持っています。私はデータをカーブフィットさせようとしています。曲線は左に座っていると値が非常に小さい、なぜ私は識別できない

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib 
matplotlib.style.use('ggplot') 
import numpy as np 
from scipy.stats import poisson 
from scipy.optimize import curve_fit 
from scipy.misc import factorial 

plt.figure(figsize = (10, 10)) 

entries, bin_edges, patches = plt.hist(data, bins = 90, range = [1, 90], normed = True) 
bin_middles = 0.5*(bin_edges[1:] + bin_edges[:-1]) 

def poisson(k, lamb): 
    return (lamb**k/factorial(k)) * np.exp(-lamb) 

params, cov = curve_fit(poisson, bin_middles, entries) 
x_plot = np.linspace(1, 90, 90) 

plt.plot(x_plot, poisson(x_plot, *params), 'b--', lw = 2) 
plt.axvline(np.mean(data), linestyle = '--', color = 'g') 
plt.ylim(0, max(entries)+max(entries)/4) 
plt.xlim([0, max(x_plot)]) 

：私のコードは次のようです。助けてくれてありがとう！

Answer 1

これは実際の回答ではありませんが、私はコメントに画像を取得できません。あなたのデータは間違いなく非常にポアソン（ピークと幅との関係が間違っている、プラスではありません

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy.optimize import curve_fit 
from scipy.misc import factorial 
%matplotlib inline 

plt.figure(figsize = (10, 10)) 

#make up some synthetic data 
data = np.random.poisson(3, 5000000) 

entries, bin_edges, patches = plt.hist(data, bins = 90, range = [1, 90], normed = True) 
bin_middles = 0.5*(bin_edges[1:] + bin_edges[:-1]) 

def poisson(k, lamb): 
    return (lamb**k/ factorial(k)) * np.exp(-lamb) 

params, cov = curve_fit(poisson, bin_middles, entries) 

x_plot = np.linspace(1, 30, 30) 

plt.plot(x_plot, poisson(x_plot, *params), 'r', lw = 2) 

：私は（適切な輸入品を追加しました）あなたのコードといくつかの合成データの素敵なフィット感を得ています右には非常に遅いドロップオフ）、しかし、私はあなたのプロットも遠く離れている理由を見つけることができません。