如何在Python中使用scipy.stats库生成具有特定均值和标准差的正态分布随机数，并计算其概率密度函数和累积分布函数？

在Python中，我们可以通过scipy.stats库来处理各种统计学问题，尤其是关于正态分布的操作。首先，使用scipy.stats.norm.rvs函数生成正态分布的随机数。该函数需要指定loc和scale参数来设定均值和标准差。例如，生成10个均值为100，标准差为15的正态分布随机数的代码如下：

参考资源链接：[Python scipy.stats库：正态分布操作详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4bcce7214c316eb542?spm=1055.2569.3001.10343)

import numpy as np
from scipy.stats import norm

random_numbers = norm.rvs(loc=100, scale=15, size=10)

接下来，我们使用scipy.stats.norm.pdf函数来计算正态分布的概率密度函数值。如果我们想要计算均值为100，标准差为15的正态分布在特定点x的PDF值，可以使用如下代码：

pdf_value = norm.pdf(x, loc=100, scale=15)

其中x是你想要计算的点。如果需要计算一个数值数组的PDF值，可以直接将数组传递给pdf函数。

最后，scipy.stats.norm.cdf函数用于计算累积分布函数值。例如，计算上述正态分布在x值处的CDF值：

cdf_value = norm.cdf(x, loc=100, scale=15)

同样地，x可以是一个数值或者一个数值数组。CDF函数告诉我们随机变量取值小于或等于x的概率。

通过这些函数，我们可以进行正态分布的随机数生成、概率密度和累积分布的计算，这些操作在统计学和数据分析中非常常见和有用。如果你对scipy.stats库的正态分布操作有更深入的需求，推荐阅读《Python scipy.stats库：正态分布操作详解》，该文章详细介绍了如何使用scipy.stats库进行正态分布的模拟和分析，包括更多高级用法和实例。

参考资源链接：[Python scipy.stats库：正态分布操作详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4bcce7214c316eb542?spm=1055.2569.3001.10343)