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。
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2024年11月18日
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