脚本专栏

在python中求分布函数相关的包实例
脚本专栏 2024/10/5 佚名
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为了了解（正态）分布的方法和属性，我们首先引入norm

 >from scipy.stats import norm
 >rv = norm()
 >dir(rv) # reformatted
[‘__class__', ‘__delattr__', ‘__dict__', ‘__doc__', ‘__getattribute__',
‘__hash__', ‘__init__', ‘__module__', ‘__new__', ‘__reduce__', ‘__reduce_ex__',
‘__repr__', ‘__setattr__', ‘__str__', ‘__weakref__', ‘args', ‘cdf', ‘dist',
‘entropy', ‘isf', ‘kwds', ‘moment', ‘pdf', ‘pmf', ‘ppf', ‘rvs', ‘sf', ‘stats']

其中，连续随机变量的主要公共方法如下：

"htmlcode"> 

 >norm.cdf(0)
0.5
>norm.mean(), norm.std(), norm.var()
(0.0, 1.0, 1.0)

重点来了，cdf的逆竟然也可以求，这个方法就是ppf

>norm.ppf(0.5)
0.0

离散分布中，pdf被更换为密度函数pmf，而cdf的逆也有所不同：

ppf(q) = min{x : cdf(x) >= q, x integer}

此外，fit可以求分布参数的极大似然估计，包括location与scale，nnlf可以求负对数似然函数，expect可以计算函数pdf或pmf的期望值。

以上这篇在python中求分布函数相关的包实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
python,分布函数,相关包
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苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

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