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
标签:
python,scipy.stats

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。