一、Python正态分布函数调用
Python中正态分布函数被封装在了scipy.stats.norm中，可以通过如下方式进行调用：
import scipy.stats as stats # 设定均值和标准差 mu, sigma = 0, 0.1 # 生成一个正态分布随机变量 s = stats.norm.rvs(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
在上述代码中，首先我们导入了scipy.stats模块并且给定了均值和标准差。接着，我们利用norm.rvs()方法生成一个均值为mu，标准差为sigma的正态分布随机变量，大小为1000。
二、Python正态分布函数的代码
Python正态分布函数的公式为：
其中，μ为均值，σ为标准差。
三、Python正态分布函数反函数
Python正态分布函数的反函数可以通过stats.norm.ppf()方法进行计算。
import scipy.stats as stats P = 0.95 # 设定概率值 mu, sigma = 0, 0.1 x = stats.norm.ppf(P, loc=mu, scale=sigma)
代码中的ppf方法返回了在给定概率值下的分位数，即使得在正态分布曲线下积累概率为P的数值x。在上述代码中，我们设定了一个概率值0.95，同时给定了均值、标准差。
四、Python正态分布函数分析数据
对于一个随机变量X，可以通过用norm模块中的cdf()方法调用标准正态分布的累积分布函数，从而计算出X在其分布上的概率。
import scipy.stats as stats P = stats.norm.cdf(1.96) - stats.norm.cdf(-1.96) print(P)
在上述代码中，我们使用了stats.norm.cdf()方法。该方法返回标准正态分布的累积分布函数值，即计算X小于等于x的概率。我们设定x的值为1.96和-1.96，分别表示正态分布曲线中的两个标准差。最终输出的结果表示属于两个标准差之间的概率。
五、Python正态分布函数拟合
在拟合数据时，可以使用scipy.stats.norm.fit()方法，该方法可以拟合出数据的均值和标准差。
import scipy.stats as stats import numpy as np data = np.random.randn(1000) + 2 mu, sigma = stats.norm.fit(data) print(mu, sigma)
在上述代码中，我们利用了numpy库中的random.randn()方法生成了一批随机数数据，并且加上了常数2作为偏移。接着使用stats.norm.fit()方法，可以得到数据的均值和标准差，最终输出结果即可。
六、Python生成正态分布随机数
在Python中，我们可以使用numpy库中的random.normal()方法来生成正态分布随机数。
import numpy as np mu, sigma = 0, 0.1 s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
在上述代码中，我们设定了均值和标准差，并且利用random.normal()方法生成了一个均值为mu，标准差为sigma的正态分布随机数，大小为1000。
七、Python求标准正态分布
标准正态分布是指均值为0，标准差为1的正态分布。可以使用scipy.stats.norm中的rvs方法生成一个标准正态分布数据。
import scipy.stats as stats standard_norm = stats.norm() data = standard_norm.rvs(1000)
在上述代码中，我们利用rvs()方法生成了大小为1000的标准正态分布数据集。
八、Python生成正态分布
在Python中，我们可以使用numpy库中的random.normal()方法生成正态分布数据。同时，我们可以通过设置随机数的均值和标准差，控制生成数据的分布情况。
import numpy as np mu, sigma = 2, 0.5 s = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
在上述代码中，我们设定了均值和标准差，并利用random.normal()方法生成了一个均值为2，标准差为0.5的正态分布随机数数据，大小为1000。
九、Python正态分布检验
在使用正态分布时，我们需要对数据是否服从正态分布进行检验。在Python中，我们可以使用scipy库中的stats.normaltest()方法来对数据进行正态性检验。
import scipy.stats as stats import numpy as np data = np.random.randn(1000) + 2 statistic, pvalue = stats.normaltest(data) print(statistic, pvalue)
在上述代码中，我们同样利用numpy库生成随机数，并设定一些常数。接着，利用stats.normaltest()方法进行正态性检验，并输出结果。
