python中的sympy.stats.Normal()

在sympy.stats.Normal()方法的帮助下，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，平均值和std是实数。
返回：返回连续随机变量。

例子#1 :
在这个例子中我们可以看到，通过使用sympy.stats.Normal()方法，我们能够得到代表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 

例子#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