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。

相关问题

scipy.stats.norm.rvs

scipy.stats.norm.rvs 是 SciPy 中的一个函数，用于从正态分布中生成随机样本。它的参数包括 loc（正态分布的均值）、scale（正态分布的标准差）和 size（生成样本的数量）。

该函数将返回一个数组，其中包含从正态分布中生成的随机样本。每个样本都是根据给定的均值和标准差从正态分布中抽取的。

以下是一个示例代码，演示如何使用 scipy.stats.norm.rvs 生成从正态分布中抽取的随机样本：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 定义正态分布的均值和标准差
mu = 0
sigma = 1

# 生成100个来自正态分布的随机样本
samples = norm.rvs(loc=mu, scale=sigma, size=100)

# 打印生成的样本
print(samples)

这将输出一个包含100个来自指定正态分布的随机样本的数组。请注意，生成的样本可能会略有不同，因为它们是基于随机抽取的。

scipy.stats.norm.pdf 作用

scipy.stats.norm.pdf 是 SciPy 库中的一个函数，用于计算正态分布的概率密度函数（Probability Density Function，简称 PDF）。它接受三个参数：x（要计算概率密度函数的值）、mean（正态分布的均值）和 std（正态分布的标准差）。

这个函数会根据给定的均值和标准差，在给定的 x 处计算正态分布的概率密度函数值。正态分布是一种常见的连续概率分布，也被称为高斯分布。它在统计学和数学建模中经常被使用。

通过调用 scipy.stats.norm.pdf(x, mean, std)，你可以获取正态分布在给定 x 处的概率密度函数值。这对于统计推断、概率计算和生成随机样本等任务非常有用。