python正态分布中的normal函数
- 更新时间：2021-07-26 09:06:40
- 编辑：钟佳莉
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参考资料
- 从Python开始学编程 PDF 电子书 / 10.5 MB / Vamei 推荐度：
- 贝叶斯思维 统计建模的Python学习法 PDF 电子书 / 21.1 MB / Allen B.Downey 推荐度：
- 预测分析建模：Python与R语言实现 PDF 电子书 / 79.4 MB / 托马斯 推荐度：
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正文内容
《python正态分布中的normal函数》是一篇不错的Python文章，实例用法很详细，重新编辑了一下发到本站，看完如果觉得有用请记得收藏。
1、概念
正态分布又名高斯分布，是人们最常用的描述连续型随机变量的概率分布。在金融学研究中，收益率等变量的分布假定为正态分布或者对数正态分布(取对数后服从正态分布)。因为形状的原因，正态分布曲线也被经常称为钟形曲线。
2、正态分布随机数的生成函数是normal()
语法为：
normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
参数loc：表示正态分布的均值
参数scale：表示正态分布的标准差，默认为1
参数size：表示生成随机数的数量
3、实例
# 生成五个标准正态分布随机数 Norm = np.random.normal(size=5) # 求生成的正态分布随机数的密度值 stats.norm.pdf(Norm) # 求生成的正态分布随机数的累积密度值 stats.norm.cdf(Norm)
以上就是python正态分布中normal函数的介绍，希望对大家有所帮助。
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