Python是一種廣泛應用于數據科學和統計學的編程語言。在Python中，有許多用于分布分析的庫和工具。分布分析是在統計學中廣泛使用的技術，用于描述和量化數據的分布屬性。在Python中，我們可以使用一些庫來估計數據的分布參數。

import numpy as np
from scipy.stats import norm, beta
data = np.random.beta(2, 5, 1000)
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)
# Using the Normal distribution to estimate the parameters
dist_norm = norm.fit(data)
# Using the Beta distribution to estimate the parameters
dist_beta = beta.fit(data)
print("Mean: ", mean)
print("Standard Deviation: ", std_dev)
print("Parameters estimated using Normal distribution: ", dist_norm)
print("Parameters estimated using Beta distribution: ", dist_beta)

在上述代碼中，我們首先導入了NumPy和SciPy Stats庫。我們使用NumPy生成了一個包含1000個數據點的Beta分布。接下來，我們使用NumPy庫計算了數據的平均值和標準差。

然后，我們使用SciPy Stats庫中的norm.fit()函數和beta.fit()函數來估計使用正態分布和Beta分布來擬合數據的參數。這些函數會返回最佳擬合的參數。最后，我們將所有參數打印出來。

使用Python來估計數據的分布參數非常方便。通過使用適當的函數和庫，我們可以輕松地估計數據的參數，并獲得有關數據分布的更多信息。這使我們能夠更好地理解數據和研究它們的性質。