norm.cdf 有效位数

在大多数计算机程序中，norm.cdf函数的有效位数通常取决于计算机的精度和所使用的编程语言或库。对于Python中的scipy库而言，其使用的是双精度浮点数，通常具有15到16位有效数字。但是需要注意的是，由于舍入误差等原因，在实际计算中可能会出现精度损失的情况，因此在进行重要的计算时，需要进行合适的数值分析和误差分析。

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给代码注释from scipy.stats import normmu = 10sigma = 2p = 0.99q = norm.ppf(p，，1)r = norm.cdf(2，1，4)print(q,r)

# 导入需要的库
from scipy.stats import norm

# 设置正态分布的均值和标准差
mu = 10
sigma = 2

# 计算累积分布函数的值和分位数
p = 0.99
q = norm.ppf(p, mu, sigma)

# 计算概率密度函数的值
x = 2
r = norm.cdf(x, mu, sigma)

# 输出结果
print(q, r)

注释：

1. 导入 scipy.stats 库中的 norm 模块，用于创建正态分布对象。

2. 设定正态分布的均值和标准差。

3. 使用 `norm.ppf(p, mu, sigma)` 计算分位数，其中 `p` 为累积分布函数的值，`mu` 和 `sigma` 分别为正态分布的均值和标准差。

4. 使用 `norm.cdf(x, mu, sigma)` 计算概率密度函数的值，其中 `x` 为自变量，`mu` 和 `sigma` 分别为正态分布的均值和标准差。

5. 使用 `print(q, r)` 输出结果，其中 `q` 为分位数，`r` 为概率密度函数的值。

stats.norm.ppf(

`stats.norm.ppf` 是 `scipy.stats` 模块中正态分布函数的一部分，用于计算正态分布的分位数函数（Percent Point Function，PPF），也就是累积分布函数（Cumulative Distribution Function，CDF）的逆函数。换句话说，它可以帮助我们找到一个给定概率值对应的标准化正态分布的分位点（z-score）。

`stats.norm.ppf` 函数的语法如下：

stats.norm.ppf(q, loc=0, scale=1)

其中参数含义如下：
- `q`：对应于CDF的累积概率值，可以是一个数值或数值数组。例如，如果你想要找到累积概率为0.95的分位点，则 `q` 就应该是0.95。
- `loc`：分布的均值，默认值为0。
- `scale`：分布的标准差，默认值为1，这代表标准正态分布。

例如，如果你想知道在标准正态分布中累积概率为0.95的分位点是多少，你可以调用 `stats.norm.ppf(0.95)`。这个函数将返回大约1.645，意味着有95%的数据点位于均值（0）和1.645个标准差之下。