loc 平均值

scale (scale) 標(biāo)準(zhǔn)差

pdf(x, loc=0, scale=1)

正態(tài)分布（Normal distribution），也稱“常態(tài)分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二項(xiàng)分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測(cè)量誤差時(shí)從另一個(gè)角度導(dǎo)出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質(zhì)。是一個(gè)在數(shù)學(xué)、物理及工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布，在統(tǒng)計(jì)學(xué)的許多方面有著重大的影響力。

正態(tài)曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對(duì)稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經(jīng)常稱之為鐘形曲線。

若隨機(jī)變量X服從一個(gè)數(shù)學(xué)期望為μ、方差為σ^2的正態(tài)分布，記為N(μ，σ^2)。其概率密度函數(shù)為正態(tài)分布的期望值μ決定了其位置，其標(biāo)準(zhǔn)差σ決定了分布的幅度。當(dāng)μ = 0,σ = 1時(shí)的正態(tài)分布是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

from scipy.stats import norm

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

dmean=0.5

dstd=1

x=np.arange(-5,5,0.01)

y=norm.pdf(x,dmean,dstd)

plt.plot(x,y)

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

plt.show()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python正态分布函数_python3-正态分布的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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