如何在Python中计算累积正态分布

Python正镇裤态分布概率计算方法，喜欢算法的伙伴们可以参考学习下。需要用到math模块。先了解一下这个模块方法，再来写代码会更好上手。

def st_norm(u):

'''标准正态分布'''

import math

x=abs(u)/math.sqrt(2)

T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,

0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)

E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))

for i,a in enumerate(T)])),-16)

p=0.5-0.5*E if u<0 else 0.5+0.5*E

return(p)

def norm(a,sigma,x):

'''一般正态分布'''

u=(x-a)/sigma

return(st_norm(u))

while 1:

'''输入一个数时默御亩简认为标准耐桥正态分布

输入三个数(空格隔开)时分别为期望、方差、x

输入 stop 停止'''

S=input('please input the parameters:\n')

if S=='stop':break

try:

L=[float(s) for s in S.split()]

except:

print('Input error!')

continue

if len(L)==1:

print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))

elif len(L)==3:

print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))

else:

print('Input error!')

正态分布：

若随机变量x服从有个数学蔽姿期望为μ,方差为σ2 的正态分布和正，记为N(μ,σ)

其中期望值决定密度函数的位置宏棚绝，标准差决定分布的幅度，当υ=0，σ=0 时的正态分布是标准正态分布

判断方法有画图/k-s检验

 

 

 

正太分布哈哈

首先，如果想要你的一千万个数据严格服从正态分布，那么先确定这个分布的数据，也就是均值和方差，N(u,o)，友做橡这里均值 u=50，方差 o 由你确定，根据正态分布概率密度函数，对于每一个 1~100 之间的整数 x，都可以确定它出胡消现的概率 f(x)：

正态分布概率密度函数

而共有 10 000 000 个数字，那么 10000000*f(x) 就是 x 出现的频率。

因此好旁，使用一个 101 元素的数组 freq[] 存放这些数出现的频率，用 f(x)*10000000 逐个计算数组元素，也就是 x 应该出现的次数，假如说 2 一共会出现 3 次，那么 freq[2]=3，计算出之后放在那里，作为一个参照。再初始化一个全为 0 的 100 个元素的数组 sam[]，记录每个数字已经出现的次数。之后开始从 1~100 随机，每随机一个数字 x 都给 sam[x] 加1，再和 freq[x] 比较，如果超出了 freq[x] 就说明这个数字已经不能再出现了，将其舍弃。记录随机成功的次数，达到了 10000000 次即可。

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