python 中的 sympy.stats.Normal()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/sympy-stats-normal-in-python/
借助**sympy.stats.Normal()**方法，我们可以得到代表正态分布的连续随机变量。
语法:
sympy.stats.Normal(name, mean, std)其中，mean 和 std 为实数。 返回:返回连续随机变量。
示例#1 :
在这个示例中我们可以看到，通过使用sympy.stats.Normal()方法，我们能够使用该方法获得表示正态分布的连续随机变量。
# Import sympy and Normal
from sympy.stats import Normal, density
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
mean = Symbol("mean", positive = True)
std = Symbol("std", positive = True)
# Using sympy.stats.Normal() method
X = Normal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)
输出:
2 -(-mean+z) ——— 2 _ _ _ 2 * STD \/2 * e ————
2 * \/pi * STD
例 2 :
# Import sympy and Normal
from sympy.stats import Normal, density
from sympy import Symbol, pprint
z = 2
mean = 1.8
std = 4
# Using sympy.stats.Normal() method
X = Normal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)
输出:
0.124843847615573 * \/2 ———————
\/pi
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