python的scipy.stats模塊是連續(xù)型隨機(jī)變量的公共方法，可以產(chǎn)生隨機(jī)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(dāng)于已知正態(tài)分布函數(shù)曲線和x值，求函數(shù)x點(diǎn)左側(cè)積分

使用實(shí)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(dāng)于已知正態(tài)分布函數(shù)曲線和x值，求y值

使用實(shí)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)

內(nèi)容擴(kuò)展：

scipy主要的模塊

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