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這篇文章給大家介紹如何在python中使用scipy.stats模塊實現(xiàn)正態(tài)分布，內(nèi)容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。
python的scipy.stats模塊是連續(xù)型隨機變量的公共方法，可以產(chǎn)生隨機數(shù)，通常是以正態(tài)分布作為scipy.stats的基本使用方法。本文介紹正態(tài)分布的兩種常用函數(shù)：1、累積概率密度函數(shù)stats.norm.cdf(α,均值,方差)；2、概率密度函數(shù)stats.norm.pdf(α,均值,方差)。
1、stats.norm.cdf(α,均值,方差)：累積概率密度函數(shù)
使用格式
status.norm.cdf(Norm) # 相當于已知正態(tài)分布函數(shù)曲線和x值，求函數(shù)x點左側(cè)積分
使用實例
a=st.norm.cdf(0,loc=0,scale=1) print(a) x=st.norm.cdf(1.65,loc=0,scale=1) y=st.norm.cdf(1.96,loc=0,scale=1) z=st.norm.cdf(2.58,loc=0,scale=1) print(x,y,z)
2、stats.norm.pdf(α,均值,方差)：概率密度函數(shù)
使用格式
status.norm.pdf(Norm) # 相當于已知正態(tài)分布函數(shù)曲線和x值，求y值
使用實例
x=st.norm.pdf(0,loc=0,scale=1) y=st.norm.pdf(np.arange(3),loc=0,scale=1) print(x) print(y)
關(guān)于如何在python中使用scipy.stats模塊實現(xiàn)正態(tài)分布就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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