python的scipy.stats模塊是連續型隨機變量的公共方法，可以產生隨機數，通常是以正態分布作為scipy.stats的基本使用方法。本文介紹正態分布的兩種常用函數：1、累積概率密度函數stats.norm.cdf(α,均值,方差)；2、概率密度函數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

使用格式

status.norm.cdf(Norm) # 相當于已知正態分布函數曲線和x值，求函數x點左側積分

使用實例

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

使用格式

status.norm.pdf(Norm) # 相當于已知正態分布函數曲線和x值，求y值

使用實例

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

內容擴展：

scipy主要的模塊

cluster 聚類算法 constants 物理數學常數 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 odr 正交距離回歸 optimize 優化和求根 signal 信號處理 sparse 稀疏矩陣 spatial 空間數據結構和算法 special 特殊方程 stats 統計分布和函數 weave C/C++ 積分

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