对数正态分布 pyhton

对数正态分布在Python中可以使用SciPy库中的lognorm函数进行建模和计算。lognorm函数的参数包括位置参数（loc）、尺度参数（scale）和形状参数（s），其中形状参数s决定了分布的形状。可以使用该函数生成对数正态分布的随机样本、计算概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）等。

以下是一个使用lognorm函数生成对数正态分布随机样本的示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import lognorm

# 设置参数
mu = 0  # 位置参数
sigma = 1  # 尺度参数
s = 0.5  # 形状参数

# 生成随机样本
sample = lognorm.rvs(s, loc=mu, scale=np.exp(sigma), size=1000)

# 计算概率密度函数
pdf = lognorm.pdf(x, s, loc=mu, scale=np.exp(sigma))

# 计算累积分布函数
cdf = lognorm.cdf(x, s, loc=mu, scale=np.exp(sigma))

在上述代码中，通过设置位置参数（loc）、尺度参数（scale）和形状参数（s）来定义对数正态分布。然后可以使用lognorm.rvs函数生成指定参数的随机样本，使用lognorm.pdf函数计算概率密度函数，使用lognorm.cdf函数计算累积分布函数。

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体需求调整参数值和样本大小。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Lognormal Distribution对数正态分布](https://blog.csdn.net/weixin_39964869/article/details/111988326)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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