def pdf_tn(x, mu, sigma, a, b): cdf_station = st.norm.cdf(x,loc=np.mean(station),scale=np.std(station))

这段代码看起来像是计算一个具有截断正态分布的概率密度函数在给定点x处的值。其中，mu和sigma分别是正态分布的均值和标准差，a和b是截断范围，即只考虑在[a,b]内的分布。但是，这段代码中的station变量并没有定义，可能是一个未定义的变量，需要根据具体情况进行修改。同时，这段代码中的cdf_station变量似乎是用来计算x在截断范围内的累积分布函数值而非概率密度函数值。因此，可能需要对代码进行一些修改才能正确地计算概率密度函数值。

相关问题

``` x1=50 loc=0 px1 = st.norm.cdf(x1, loc, sigma_x)```画出x和px1的图，python

要绘制`x`和`px1`的图，我们可以利用Python的matplotlib库来可视化正态分布的概率密度函数（PDF）。这里，我们先导入必要的库，然后设置参数并创建图形。

首先，确保已经安装了`numpy`, `scipy`, 和 `matplotlib`。如果未安装，可以通过pip安装：

pip install numpy scipy matplotlib

然后，你可以按照以下步骤进行操作：

import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义变量
x1 = 50
loc = 0
sigma_x = 1  # 假设标准差为1，可以根据实际需求调整

# 计算正态分布概率
px1 = norm.cdf(x1, loc, sigma_x)

# 创建x轴范围，通常选择从负无穷到正无穷，但可以自定义
x = np.linspace(-10, 100, 400)

# 计算对应x的累积分布函数值
pdf_x = norm.pdf(x, loc, sigma_x)
cdf_x = norm.cdf(x, loc, sigma_x)

# 创建图形
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(x, pdf_x, label='PDF', color='blue')
plt.plot(x, cdf_x, label='CDF', linestyle='--', color='orange')

# 显示x1处的概率值
plt.axvline(x=x1, ymin=0, ymax=px1, color='red', linestyle=':', label=f'x={x1} CDF')

# 添加标签和标题
plt.legend()
plt.title(f"Normal Distribution with μ={loc:.2f}, σ={sigma_x:.2f}")
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density or Cumulative Probability')
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码会生成一张正态分布的图表，显示了给定`x1`值的概率密度以及累积分布函数。红色虚线表示`x1`对应的CDF值。

怎么展示kstest(x, cdf="norm")

可以使用 `scipy.stats.kstest()` 方法来计算并展示 Kolmogorov-Smirnov 测试结果。该方法的第一个参数 `x` 表示待测试的数据，第二个参数 `cdf` 表示用于计算累积分布函数的分布类型，如果不指定，则默认为正态分布。

以下是一个示例代码，展示如何使用 `scipy.stats.kstest()` 方法计算并展示 Kolmogorov-Smirnov 测试结果：

import numpy as np
from scipy.stats import kstest, norm
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机数据
np.random.seed(123456789)
x = norm.rvs(size=100)

# 计算 Kolmogorov-Smirnov 测试结果
test_stat, p_value = kstest(x, cdf="norm")

# 绘制数据的累积分布函数
plt.hist(x, density=True, cumulative=True, alpha=0.5, bins=20)
plt.plot(np.linspace(-3, 3, 100), norm.cdf(np.linspace(-3, 3, 100)), 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='norm cdf')
plt.legend(loc='best', frameon=False)

# 显示测试结果
plt.title('KS test: D={:.4f}, p-value={:.4f}'.format(test_stat, p_value))
plt.show()

上述代码中，我们首先使用 `numpy.random` 模块生成了一组随机数据 `x`，然后使用 `scipy.stats.kstest()` 方法计算了 `x` 对于正态分布的 Kolmogorov-Smirnov 测试结果，并将其展示在了图表中。其中，`plt.hist()` 方法用于绘制数据的累积分布函数，`plt.plot()` 方法用于绘制正态分布的累积分布函数，`plt.legend()` 方法用于添加图例，`plt.title()` 方法用于添加测试结果的标题。最终，我们使用 `plt.show()` 方法将图表显示出来。