借助sympy.stats.Gumbel()的方法，我们可以得到连续的随机变量，代表了分布的分布。
用法：sympy.stats.Gumbel(name, beta, mu, minimum=False)
Where, If we set minimum is True than we can enable minimum distribution.
返回：Return the continuous random variable.
范例1：
在这个例子中，我们可以通过使用sympy.stats.Gumbel()方法，我们可以使用该方法获得表示口香糖分布的连续随机变量。
# Import sympy and gumbel
from sympy.stats import Gumbel, density
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
mu = Symbol("mu")
beta = Symbol("beta", positive = True)
# Using sympy.stats.Gumbel() method
X = Gumbel("x", beta, mu)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
-(-mu + z)
———-
beta -mu + z
- e - ——-
beta
e
————————-
beta
范例2：
# Import sympy and gumbel
from sympy.stats import Gumbel, density
from sympy import Symbol, pprint
z = 0.4
mu = 2
beta = 4
# Using sympy.stats.Gumbel() method
X = Gumbel("x", beta, mu)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
0.0839008899108612
相关用法
注：本文由纯净天空筛选整理自Jitender_1998大神的英文原创作品 sympy.stats.Gumbel() in python。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。