在Python中，如何利用scipy.stats库生成具有自定义均值和标准差的正态分布随机数，并计算概率密度函数（PDF）与累积分布函数（CDF）？

为了生成具有特定均值和标准差的正态分布随机数，并计算其概率密度函数和累积分布函数，首先需要熟悉Python统计函数库scipy.stats中的norm模块。scipy.stats库提供了强大的统计分析工具，而norm模块特别针对正态分布设计，支持生成随机数、计算PDF和CDF等操作。

参考资源链接：[Python scipy.stats库：正态分布操作详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4bcce7214c316eb542?spm=1055.2569.3001.10343)

使用`st.norm.rvs`函数可以生成正态分布的随机数。例如，若想生成10个均值为50、标准差为10的随机数，可以使用以下代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

# 设置均值和标准差
loc = 50
scale = 10

# 生成10个随机数
samples = norm.rvs(loc=loc, scale=scale, size=10)
print(samples)

接下来，为了计算这些随机数所在正态分布的概率密度函数值，可以使用`st.norm.pdf`函数。假设我们要计算均值为50，标准差为10的正态分布中，数值52的概率密度值，代码如下：

# 计算数值52的概率密度值
x = 52
pdf_value = norm.pdf(x, loc=loc, scale=scale)
print(pdf_value)

最后，若要计算累积分布函数值，即随机变量小于或等于特定值的概率，可以使用`st.norm.cdf`函数。例如，计算数值52在上述分布中累积概率的代码为：

# 计算数值52的累积分布函数值
cdf_value = norm.cdf(x, loc=loc, scale=scale)
print(cdf_value)

通过上述代码，你可以生成随机数，计算其概率密度值和累积概率值。这些操作对于模拟、数据分析和统计推断来说非常重要。为了更深入地掌握scipy.stats库的使用，以及正态分布的其他相关知识，建议阅读《Python scipy.stats库：正态分布操作详解》这篇详尽的文章。

参考资源链接：[Python scipy.stats库：正态分布操作详解](https://wenku.csdn.net/doc/6401ac4bcce7214c316eb542?spm=1055.2569.3001.10343)