python实现高斯分布

在Python中，可以使用scipy库中的stats模块来实现高斯分布。下面是一个简单的例子：

from scipy.stats import norm

# 定义均值和标准差
mu = 0
sigma = 1

# 创建一个正态分布对象
gaussian = norm(loc=mu, scale=sigma)

# 计算概率密度函数在x=0处的值
pdf_at_0 = gaussian.pdf(0)

# 计算累积分布函数在x=1处的值
cdf_at_1 = gaussian.cdf(1)

print(f"pdf at x=0: {pdf_at_0}")
print(f"cdf at x=1: {cdf_at_1}")

输出：

pdf at x=0: 0.3989422804014327
cdf at x=1: 0.8413447460685429

在这个例子中，我们首先定义了均值和标准差，然后创建了一个正态分布对象。我们可以使用这个对象来计算概率密度函数或累积分布函数在特定位置的值。