写一个计算一维数组概率密度函数的代码

以下是一个计算一维数组概率密度函数的Python代码：

import numpy as np
import scipy.stats as stats

def calculate_pdf(data):
    # 计算数据的均值和标准差
    mean = np.mean(data)
    std = np.std(data)
    
    # 使用高斯核函数计算概率密度函数
    kde = stats.gaussian_kde(data)
    
    # 生成一组横坐标
    x = np.linspace(data.min(), data.max(), 100)
    
    # 计算每个横坐标对应的概率密度函数值
    pdf = kde.evaluate(x)
    
    return x, pdf

该函数首先计算数据的均值和标准差，并使用高斯核函数计算概率密度函数。然后生成一组横坐标，并计算每个横坐标对应的概率密度函数值。最后返回横坐标和概率密度函数值。