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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)
内容扩展：
scipy主要的模块
- cluster 聚类算法
- constants 物理数学常数
- fftpack 快速傅里叶变换
- integrate 积分和常微分方程求解
- interpolate 插值
- io 输入输出
- linalg 线性代数
- odr 正交距离回归
- optimize 优化和求根
- signal 信号处理
- sparse 稀疏矩阵
- spatial 空间数据结构和算法
- special 特殊方程
- stats 统计分布和函数
- weave C/C++ 积分
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