max（count）* fit / max（fit）应该是什么意思？ “适合”一词应该传达什么？

Question

在docs.scipy.org中，有一个代码可以生成帕累托分布。我可以理解大多数代码片段，除了对PDF（概率密度函数）使用术语“适合”和以下公式：max（count）* fit / max（fit）

这是代码段：

import matplotlib.pyplot as plt
a, m = 3., 2.  # shape and mode
s = (np.random.pareto(a, 1000) + 1) * m
count, bins, _ = plt.hist(s, 100, normed=True)
fit = a*m**a / bins**(a+1)
plt.plot(bins, max(count)*fit/max(fit), linewidth=2, color='r')
plt.show()

我在网上彻底搜索了以下公式：max（count）* fit / max（fit）甚至用pdf代替了“适合”一词。但是没有任何线索。请解释公式所传达的概念。

我假设使用术语“拟合”代替PDF，因为他们使用PDF的公式进行Pareto分布拟合。

最后，代码中的下划线'_'传达了什么：

count, bins, _ = plt.hist(s, 100, normed=True)

Answer 1

np.random.pareto从Pareto-II分布中抽取随机样本。因此，所得数据是该分布的实现，而不是分布的概率密度。

在对plt.hist的调用中，我们使用normed=True参数。这将对数据进行归一化，并在y轴上而不是频率上绘制我们样本的

密度