Python 计算正态分布 Weibull分布的均值和标准差

可以使用 Python 中的 SciPy 库来计算正态分布和 Weibull 分布的均值和标准差。

对于正态分布，可以使用 `scipy.stats.norm` 模块来计算。例如：

from scipy.stats import norm

# 正态分布的均值和标准差
mu = 0
sigma = 1

# 计算正态分布的均值和标准差
mean, std = norm.stats(loc=mu, scale=sigma, moments='mv')
print("正态分布的均值：", mean)
print("正态分布的标准差：", std)

对于 Weibull 分布，可以使用 `scipy.stats.weibull_min` 模块来计算。例如：

from scipy.stats import weibull_min

# Weibull 分布的形状参数和尺度参数
c = 2
scale = 3

# 计算 Weibull 分布的均值和标准差
mean, std = weibull_min.stats(c, scale=scale, moments='mv')
print("Weibull 分布的均值：", mean)
print("Weibull 分布的标准差：", std)

需要注意的是，对于 Weibull 分布，`scipy.stats.weibull_min` 的第一个参数是形状参数，而不是常见的缩放参数。因此，如果给定的是缩放参数，则需要将其转换为形状参数。具体可以参考 Weibull 分布的相关文献。