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在Python中,CDF(累积分布函数)通常用于描述概率分布。累积分布函数表示的是某个随机变量小于或等于某个值的概率。在统计学和概率论中,累积分布函数是一种常用的描述概率分布的方法。
在Python中,你可以使用scipy.stats
库中的累积分布函数来计算不同类型的概率分布,例如正态分布、指数分布等。这些函数通常以cdf
为后缀,例如norm.cdf
表示正态分布的累积分布函数。
以下是一个使用scipy.stats
库计算正态分布累积分布函数的示例:
import numpy as np from scipy.stats import norm # 定义正态分布的参数 mu = 0 # 均值 sigma = 1 # 标准差 # 计算累积分布函数 x = np.linspace(-3, 3, 100) cdf_values = norm.cdf(x, mu, sigma) print(cdf_values)
在这个示例中,我们计算了正态分布(均值为0,标准差为1)在-3到3之间的累积分布函数值。