python的scipy.stats模块是连续型随机变量的公共方法，可以产生随机数，通常是以正态分布作为scipy.stats的基本使用方法。本文介绍正态分布的两种常用函数：1、累积概率密度函数stats.norm.cdf(α,均值,方差)；2、概率密度函数stats.norm.pdf(α,均值,方差)。

1、stats.norm.cdf(α,均值,方差)：累积概率密度函数

使用格式

status.norm.cdf(Norm) # 相当于已知正态分布函数曲线和x值，求函数x点左侧积分

使用实例

a=st.norm.cdf(0,loc=0,scale=1)

print(a)

x=st.norm.cdf(1.65,loc=0,scale=1)

y=st.norm.cdf(1.96,loc=0,scale=1)

z=st.norm.cdf(2.58,loc=0,scale=1)

print(x,y,z)

2、stats.norm.pdf(α,均值,方差)：概率密度函数

使用格式

status.norm.pdf(Norm) # 相当于已知正态分布函数曲线和x值，求y值

使用实例

x=st.norm.pdf(0,loc=0,scale=1)

y=st.norm.pdf(np.arange(3),loc=0,scale=1)

print(x)

print(y)

内容扩展：

scipy主要的模块

cluster 聚类算法

constants 物理数学常数

fftpack 快速傅里叶变换

integrate 积分和常微分方程求解

interpolate 插值

io 输入输出

linalg 线性代数

odr 正交距离回归

optimize 优化和求根

signal 信号处理

sparse 稀疏矩阵

spatial 空间数据结构和算法

special 特殊方程

stats 统计分布和函数

weave C/C++ 积分

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