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python的scipy.stats模塊中正態(tài)分布常用函數(shù)總結(jié)

 更新時(shí)間:2021年02月19日 14:59:16   作者:宋宋大人  
在本篇內(nèi)容里小編給大家整理的是一篇關(guān)于python的scipy.stats模塊中正態(tài)分布常用函數(shù)總結(jié)內(nèi)容,有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)參考下。

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

  • 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(hào)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(jì)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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