Determinar parámetros de Weibull a partir de datos

Me gustaría identificar elParámetros de Weibull (es decir, la forma y la escala) de mis datos.

0.022988506
0.114942529
0.218390805
0.114942529
0.149425287
0.114942529
0.068965517
0.068965517
0.034482759
0.022988506
0.022988506
0.022988506
0.022988506

Ya he intentado loesta respuesta propuesto, y estoy usando Python 3.4.

import scipy.stats as s
import numpy as np
from scipy import stats


def weib(x,n,a):
    return (a / n) * (x / n)**(a - 1) * np.exp(-(x / n)**a)


data = np.loadtxt("data1.csv")
print(data)
(loc, scale) = s.exponweib.fit_loc_scale(data, 1, 1)
print('loc is: ',loc, '\n scale is: ', scale)

Esto me da el siguiente resultado:

[0.02298851  0.11494253  0.2183908   0.11494253  0.14942529  0.11494253   0.06896552  0.06896552  0.03448276  0.02298851  0.02298851  0.02298851 0.02298851]
loc is:  0.0574417296258 
scale is:  0.0179259738449

Supongo que los datos en mi archivo csv se leyeron como valores de entrada x, en lugar de los valores y de la función Weibull. Cuando agrego una segunda columna (o fila) con bin, da un error de que los valores de cadena no se pueden convertir en flotantes.

¿Cómo necesito modificar mi archivo csv para utilizar los datos dentro de los valores y de la función Weibull?

Creo que mi problema podría ser que no entiendo esta línea:

(loc, scale) = s.exponweib.fit_loc_scale(data, 1, 1)

Que hace1, 1 representar aquí? Los parámetros no deberían ser negativos.