scipy.stats.skewnorm.expect

在Scipy的`stats.skewnorm`模块中，`expect`函数用于计算随机变量的数学期望（也称为均值）对于指定形状参数（通常表示偏度skewness）的Skew-Normal分布。Skew-Normal分布是一种具有三个参数（均值μ、方差σ^2以及偏度γ）的连续分布，它在正态分布的基础上增加了偏斜的程度。

`expect`函数的工作原理是，通过积分分布函数得到期望值，公式通常是这样的：
E(X) = ∫[−∞, +∞] x * pdf(x; μ, σ, γ) dx

这里的`pdf(x; μ, σ, γ)`是Skew-Normal分布的PDF（概率密度函数）。

要使用`expect`函数，首先你需要导入`skewnorm`模块，并实例化一个`skewnorm`对象，然后传入所需参数，如：

from scipy.stats import skewnorm

# 参数设置，μ是均值，sigma是标准偏差，gamma是偏度
mu = 0
sigma = 1
gamma = 0.5  # 这里 gamma > 0 表示右偏，gamma < 0 表示左偏

# 计算期望值
expected_value = skewnorm.expect(lambda x: x, args=(mu, sigma, gamma))

`args`参数包含额外的函数参数，这里是lamda x, 说明我们期望计算的是x的值。