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(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)容請搜索好吧啦網(wǎng)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好吧啦網(wǎng)!
相關(guān)文章:
1. IntelliJ IDEA安裝插件的方法步驟2. idea導(dǎo)入maven項(xiàng)目的方法3. Docker 部署 Prometheus的安裝詳細(xì)教程4. IntelliJ IDEA設(shè)置自動(dòng)提示功能快捷鍵的方法5. 通過Django Admin+HttpRunner1.5.6實(shí)現(xiàn)簡易接口測試平臺6. idea重置默認(rèn)配置的方法步驟7. IntelliJ IDEA調(diào)整字體大小的方法8. idea設(shè)置代碼格式化的方法步驟9. idea給項(xiàng)目打war包的方法步驟10. IntelliJ IDEA設(shè)置背景圖片的方法步驟

網(wǎng)公網(wǎng)安備