Python中提供了許多強大的擬合函數(shù)，其中擬合t分布的函數(shù)也不例外。t分布是一種常用的統(tǒng)計分布，其概率密度函數(shù)在正態(tài)分布的基礎上加入了一個根據(jù)樣本數(shù)量調(diào)整的因素，通常用于小樣本量的統(tǒng)計分析中。

# 導入需要的模塊
from scipy.stats import t
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成樣本數(shù)據(jù)
n = 10
sample = np.random.randn(n)
# 計算樣本的平均值和標準差
mean = np.mean(sample)
std = np.std(sample, ddof=1)
# 計算t分布擬合參數(shù)
df, loc, scale = t.fit(sample)
# 繪制擬合曲線
x = np.linspace(-5, 5, 1000)
pdf = t.pdf(x, df, loc, scale)
plt.plot(x, pdf, 'r-', lw=2, label='t dist. fit')
plt.hist(sample, bins=10, normed=True, alpha=0.5, label='sample histogram')
plt.legend()
plt.show()

上述代碼中，我們使用scipy.stats中的t分布擬合函數(shù)t.fit()計算樣本的分布參數(shù)，并使用matplotlib庫繪制了擬合曲線和樣本的直方圖。

通過擬合t分布，我們可以更準確地描述樣本數(shù)據(jù)的分布情況，進一步分析數(shù)據(jù)特征和進行假設檢驗等統(tǒng)計分析。