编写根据x的值求解标准正太分布的Python代码

在Python中，可以使用`scipy.stats`模块中的`norm`类来处理标准正态分布的问题。标准正态分布是均值为0，标准差为1的正态分布。`norm`类提供了多种方法来计算概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）等。以下是一个简单的示例代码，它根据给定的`x`值计算标准正态分布的概率密度值：

from scipy.stats import norm

# 给定的x值
x = 1.96

# 计算标准正态分布在x=1.96时的概率密度值
density = norm.pdf(x)

print(f"标准正态分布在x={x}时的概率密度值为: {density}")

如果你需要计算累积分布函数（CDF）的值，可以使用`norm.cdf`方法：

# 计算标准正态分布在x=1.96时的累积概率值
cumulative_probability = norm.cdf(x)

print(f"标准正态分布在x={x}时的累积概率值为: {cumulative_probability}")

如果你需要根据累积概率值反向求解对应的x值，可以使用`norm.ppf`方法：

# 假设你有一个累积概率值，比如0.975
cumulative_probability = 0.975

# 计算对应于累积概率值的x值
x_value = norm.ppf(cumulative_probability)

print(f"累积概率值为{cumulative_probability}对应的x值为: {x_value}")

以上是根据给定的x值求解标准正态分布的基本代码。这些操作对于统计分析和概率计算非常有用。