python正态分布的累积分布函数
时间: 2023-11-12 19:07:22 浏览: 90
Python中可以使用`scipy.stats.norm`模块来计算正态分布的累积分布函数。具体实现方法如下:
```python
from scipy.stats import norm
# 计算标准正态分布在x=1.96处的累积分布函数值
cdf = norm.cdf(1.96)
print(cdf)
```
输出结果为:0.9750021048517795,表示标准正态分布在x=1.96处的累积分布函数值为0.975。
相关问题
python 正态分布函数
在Python中,可以使用SciPy库中的norm模块来计算正态分布函数。具体实现方法如下:
首先,需要安装SciPy库。可以使用以下代码进行安装:
```
pip install scipy
```
接着,可以使用以下代码计算正态分布函数的值:
```python
from scipy.stats import norm
# 计算标准正态分布函数在x=0处的值
print(norm.pdf(0))
# 计算标准正态分布函数在x=1处的值
print(norm.pdf(1))
# 计算标准正态分布函数在x=2处的值
print(norm.pdf(2))
# 计算标准正态分布函数在x=0.5处的累积分布函数值
print(norm.cdf(0.5))
# 计算标准正态分布函数在x=-1.5到x=1.5之间的累积分布函数值
print(norm.cdf(1.5) - norm.cdf(-1.5))
```
其中,pdf表示概率密度函数,cdf表示累积分布函数。norm.pdf(x)表示计算标准正态分布函数在x处的概率密度函数值,norm.cdf(x)表示计算标准正态分布函数在x处的累积分布函数值。
python 正态分布概率
在Python中,可以使用SciPy库来计算正态分布的概率。具体步骤如下:
1. 导入必要的库:
```python
from scipy.stats import norm
```
2. 定义正态分布的参数:
```python
mu = 0 # 均值
sigma = 1 # 标准差
```
3. 计算概率密度函数(PDF):
```python
= 1 # 想要计算概率的值
pdf = norm.pdf(x, mu, sigma)
```
4. 计算累积分布函数(CDF):
```python
x = 1 # 想要计算概率的值
cdf = norm.cdf(x, mu, sigma)
```
5. 输出结果:
```python
print("概率密度函数值:", pdf)
print("累积分布函数值:", cdf)
```
这样就可以计算出正态分布在给定值处的概率密度函数值和累积分布函数值。