scipy.stats norm 如何设置高斯分布的峰度

在Scipy的`scipy.stats.norm`中，当你创建一个高斯（正态）分布的对象时，默认情况下，它的峰度（kurtosis）是3，对应于标准正态分布的特性。然而，如果你想设置特定的峰度，你可以通过`loc`（位置）和`scale`（尺度）以外的`skew`（偏斜度）和`kurtosis`（峰度）参数来实现。峰度参数不是`norm`构造函数的直接属性，但你可以先创建一个基础的正态分布，然后改变这个参数。

例如，如果你想创建一个峰度高于标准正态的高斯分布，你可以这样做：

from scipy.stats import norm

mu = 0  # 均值
sigma = 1  # 标准差
skewness = 0  # 如果不指定，则默认为0，即无偏斜
kurtosis = 5  # 设置更高的峰度 (正态分布是3，大于3代表更尖锐的峰形)

custom_norm = norm(loc=mu, scale=sigma, skew=skewness, kurtosis=kurtosis)

# 打印峰度
print("Kurtosis:", custom_norm.kurtosis())

这里，`kurtosis=5`将创建一个比标准正态分布更尖锐的峰形。