python的scipy.stats模塊中正態(tài)分布常用函數(shù)總結(jié)
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(dāng)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)
內(nèi)容擴(kuò)展：
scipy主要的模塊
- cluster 聚類算法
- constants 物理數(shù)學(xué)常數(shù)
- fftpack 快速傅里葉變換
- integrate 積分和常微分方程求解
- interpolate 插值
- io 輸入輸出
- linalg 線性代數(shù)
- odr 正交距離回歸
- optimize 優(yōu)化和求根
- signal 信號處理
- sparse 稀疏矩陣
- spatial 空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
- special 特殊方程
- stats 統(tǒng)計分布和函數(shù)
- weave C/C++ 積分
到此這篇關(guān)于python的scipy.stats模塊中正態(tài)分布常用函數(shù)總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)scipy.stats模塊中正態(tài)分布常用函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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