我对真实世界的数据做了一些统计分布。分布拟合给了我以下结果（对数正态最适合基于卡方检验的数据）：

Best Distribution fits with parameters:
---------------------------------------

Distribution: lognorm
Parameters: (0.5921510072108613, -0.006454418407435666, 0.021090953536473916)

Distribution: expon
Parameters: (2e-06, 0.018877666177431276)

Distribution: pareto
Parameters: (11.057961210885452, -0.20440106940633995, 0.20436985884797232)

在这里，我想实现两件事：

• 使用最佳参数，如何生成代表我们原始数据的新合成数据？python中的rvs方法有用吗？

• 比较实际和生成的数据分布拟合，如下图所示。