python 标准正态分布

在 Python 中，可以使用 `scipy.stats` 模块中的 `norm` 类来生成标准正态分布。标准正态分布具有均值为0，标准差为1的特点。

以下是一个示例代码：

from scipy.stats import norm

# 生成一个标准正态分布的对象
std_norm = norm()

# 计算某个值在标准正态分布中的累积分布函数值（CDF）
cdf_value = std_norm.cdf(1.96)

# 计算某个概率下的分位数（即反函数）
ppf_value = std_norm.ppf(0.95)

print("标准正态分布在1.96处的CDF值为：", cdf_value)
print("标准正态分布在0.95概率下的分位数为：", ppf_value)

输出结果：

标准正态分布在1.96处的CDF值为： 0.9750021048517795
标准正态分布在0.95概率下的分位数为： 1.6448536269514722

其中，`cdf` 方法用于计算某个值在标准正态分布中的累积分布函数值（CDF），`ppf` 方法用于计算某个概率下的分位数。以上两个方法的参数均为实数类型。