威布尔分布 python

在 Python 中，可以使用 SciPy 库来进行威布尔分布的计算和分析。以下是一个使用 SciPy 计算威布尔分布概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的示例：

import numpy as np
from scipy.stats import weibull_min

# 设置威布尔分布的参数
shape = 2  # 形状参数
scale = 3  # 尺度参数

# 创建一个威布尔分布对象
weibull_dist = weibull_min(shape, scale=scale)

# 计算概率密度函数（PDF）
x = np.linspace(0, 10, 100)  # x 范围
pdf = weibull_dist.pdf(x)

# 计算累积分布函数（CDF）
cdf = weibull_dist.cdf(x)

# 打印结果
print("PDF:", pdf)
print("CDF:", cdf)

在上述示例中，我们首先导入了必要的库，然后通过设置形状参数 `shape` 和尺度参数 `scale` 来定义威布尔分布。接下来，我们创建了一个威布尔分布对象 `weibull_dist`。

然后，通过在指定范围内创建一组 x 值，我们可以使用 `pdf` 函数计算概率密度函数，并使用 `cdf` 函数计算累积分布函数。

最后，我们打印了计算得到的概率密度函数和累积分布函数的结果。

需要注意的是，SciPy 提供了多种函数和方法来处理威布尔分布，包括计算统计量、生成随机样本等。你可以根据具体的需求进行调整和使用。