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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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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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