<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Tue, Sep 26, 2017 at 3:25 AM Giuseppe Falcone <<a href="mailto:falcone.giuseppe@gmail.com">falcone.giuseppe@gmail.com</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>I clarify my question better (I hope!).</div><div>I have a las file that I want to filter with a pdal pipeline; at the end of pipeline I want to verify a distribution fitting (see for example <a href="https://glowingpython.blogspot.it/2012/07/distribution-fitting-with-scipy.html" target="_blank">https://glowingpython.blogspot.it/2012/07/distribution-fitting-with-scipy.html</a>).</div><div>So, the pipeline result are the distribution parameters. It is possible this?</div></div></blockquote><div><br></div><div>You could definitely pick one of the PDAL dimensions to be used as the samples in your fit step. They are simply returned as numpy ndarrays, so scipy should be able to work with them. Also, the earlier provided iPython notebook was a reader-only pipeline, but you could make that pipeline as complex as you like (it sounds like you have at least some PCL stages, for example). Another example (different packages, but same idea) is provided at <a href="https://gist.github.com/chambbj/efa93860aa316f607ea4b3215395f627">https://gist.github.com/chambbj/efa93860aa316f607ea4b3215395f627</a>.</div></div></div>