用 python 拟合直方图

我有一个直方图

H=hist(my_data,bins=my_bin,histtype='step',color='r')

我可以看到形状几乎是高斯的，但我想用高斯函数拟合这个直方图并打印我得到的平均值和西格玛的值。你能帮助我吗？

这里有一个在 py2.6 和 py3.2 上运行的示例：

from scipy.stats import norm
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.pyplot as plt

# read data from a text file. One number per line
arch = "test/Log(2)_ACRatio.txt"
datos = []
for item in open(arch,'r'):
    item = item.strip()
    if item != '':
        try:
            datos.append(float(item))
        except ValueError:
            pass

# best fit of data
(mu, sigma) = norm.fit(datos)

# the histogram of the data
n, bins, patches = plt.hist(datos, 60, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)

# add a 'best fit' line
y = mlab.normpdf( bins, mu, sigma)
l = plt.plot(bins, y, 'r--', linewidth=2)

#plot
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title(r'$\mathrm{Histogram\ of\ IQ:}\ \mu=%.3f,\ \sigma=%.3f$' %(mu, sigma))
plt.grid(True)

plt.show()