正态分布用python怎么表示

在Python中，可以使用SciPy库中的stats模块来表示正态分布。具体方法如下：

1. 导入库和模块：

from scipy.stats import norm

2. 定义正态分布：

# 定义均值和标准差
mu = 0
sigma = 1

# 定义正态分布
norm_dist = norm(mu, sigma)

其中，`mu`表示正态分布的均值，`sigma`表示正态分布的标准差。

3. 计算概率密度函数：

# 计算概率密度函数
x = 0.5 # 求x=0.5处的概率密度函数值
pdf = norm_dist.pdf(x)
print("概率密度函数值：", pdf)

4. 计算累积分布函数：

# 计算累积分布函数
x = 0.5 # 求x<=0.5的累积概率
cdf = norm_dist.cdf(x)
print("累积概率：", cdf)

其中，`pdf`表示概率密度函数值，`cdf`表示累积概率。

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import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    mean = [1, 2] # 均值向量
    cov = [[1, 0], [0, 1]] # 协方差矩阵
    x = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 4) # 生成4个随机变量
    print(x)

上述代码中，mean表示均值向量，cov表示协方差矩阵，x表示生成的随机变量，其中参数4表示生成随机变量的个数。运行上述代码，将会输出4个二维向量，每个向量包含两个元素，分别表示两个随机变量的取值。

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