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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。

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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。