这篇文章给大家介绍如何在python中使用scipy.stats模块实现正态分布，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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python的scipy.stats模块是连续型随机变量的公共方法，可以产生随机数，通常是以正态分布作为scipy.stats的基本使用方法。本文介绍正态分布的两种常用函数：1、累积概率密度函数stats.norm.cdf(α,均值,方差)；2、概率密度函数stats.norm.pdf(α,均值,方差)。

1、stats.norm.cdf(α,均值,方差)：累积概率密度函数

使用格式

status.norm.cdf(Norm) # 相当于已知正态分布函数曲线和x值，求函数x点左侧积分

使用实例

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)：概率密度函数

使用格式

status.norm.pdf(Norm) # 相当于已知正态分布函数曲线和x值，求y值

使用实例

x=st.norm.pdf(0,loc=0,scale=1)
y=st.norm.pdf(np.arange(3),loc=0,scale=1)
print(x)
print(y)

关于如何在python中使用scipy.stats模块实现正态分布就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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