python机会约束正态分布代码

在Python中，如果你想要实现机会约束（也称为概率约束），通常用于描述随机变量的概率特性，比如正态分布，你可以使用`scipy.stats`库中的`norm`函数以及`probplot`来模拟随机变量并设置概率限制。这里是一个基本的例子：

import numpy as np
from scipy import stats

# 定义正态分布参数
mean = 0
std_dev = 1  # 标准差，可以替换为你需要的数值

# 创建正态分布对象
normal_distribution = stats.norm(mean, std_dev)

# 设定机会约束，例如95%的值应该落在某个区间内
lower_bound = mean - (1.96 * std_dev)  # 95%置信区间的下限
upper_bound = mean + (1.96 * std_dev)  # 上限同理

# 生成随机样本，并检查是否满足机会约束
random_samples = normal_distribution.rvs(size=1000)
within_bounds = np.all((random_samples > lower_bound) & (random_samples < upper_bound))

print(f"随机样本是否符合95%的机会约束: {within_bounds}")

# 使用probplot检查分布情况
stats.probplot(random_samples, dist=normal_distribution, plot=plt)
plt.show()