正态分布计算

正态分布是统计学中非常重要的概率分布，通常也被称为高斯分布。正态分布的概率密度函数是一个钟形曲线，对称地分布在均值附近。在实际应用中，我们经常需要计算正态分布的一些统计量，比如均值、方差、标准差等等。

下面以 Python 代码为例，演示如何计算正态分布的一些统计量：

假设我们有一个正态分布的数据集，可以使用 NumPy 库生成：

import numpy as np

# 生成一个均值为 0，标准差为 1 的正态分布数据集
data = np.random.normal(0, 1, 1000)

计算均值：

mean = np.mean(data)

计算方差：

variance = np.var(data)

计算标准差：

std = np.std(data)

以上就是计算正态分布的一些统计量的基本方法。当然，还有很多其他的统计量可以计算，比如峰度、偏度等等。如果需要更深入的了解，可以参考相关的统计学教材或者资料。