python的scipy.stats模块中正态分布常用函数总结

下面我将为您详细讲解“python的scipy.stats模块中正态分布常用函数总结”的完整攻略。

正态分布

正态分布是一种概率分布，是统计学中最常见的分布之一，通常被用来对实验数据进行建模和分析。在python中，可以通过scipy.stats模块来进行正态分布的相关计算。

常用函数

下面是scipy.stats模块中正态分布常用的函数：

1. norm.cdf(x, loc=0, scale=1)：计算正态分布的累积分布函数（CDF），即在均值为loc，标准差为scale的正态分布下，随机变量X ≤ x 的概率。示例代码如下：

from scipy.stats import norm
p = norm.cdf(2, loc=0, scale=1)
print(p)

1. norm.pdf(x, loc=0, scale=1)：计算正态分布的概率密度函数（PDF），即在均值为loc，标准差为scale的正态分布下，随机变量取值为x的概率密度。示例代码如下：

from scipy.stats import norm
p = norm.pdf(2, loc=0, scale=1)
print(p)

1. norm.isf(q, loc=0, scale=1)：计算正态分布中，累积分布函数值为q的对应随机变量值x。示例代码如下：

from scipy.stats import norm
x = norm.isf(0.05, loc=0, scale=1)
print(x)

1. norm.interval(alpha, loc=0, scale=1)：计算正态分布中给定置信水平（1-alpha）的置信区间。示例代码如下：

from scipy.stats import norm
interval = norm.interval(0.95, loc=0, scale=1)
print(interval)

总结

以上是python的scipy.stats模块中正态分布常用函数的总结。使用这些函数可以方便地对正态分布进行建模和分析。

希望这个攻略对您有所帮助。