借助sympy.stats.LogNormal()方法，我们可以获得代表Log-Normal分布的连续随机变量。
用法：sympy.stats.LogNormal(name, mean, std)
Where, mean and standard deviation are real number.
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.LogNormal()方法，我们可以使用此方法获得表示Log-Normal分布的连续随机变量。
# Import sympy and LogNormal
from sympy.stats import LogNormal, density
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
mean = Symbol("mean", positive = True)
std = Symbol("std", positive = True)
# Using sympy.stats.LogNormal() method
X = LogNormal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
2
-(-mean + log(z))
——————-
2
___ 2*std
\/ 2 *e
————————-
____
2*\/ pi *std*z
范例2：
# Import sympy and LogNormal
from sympy.stats import LogNormal, density
from sympy import Symbol, pprint
z = 2.1
mean = 7.6
std = 4
# Using sympy.stats.LogNormal() method
X = LogNormal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
0.0136890249307238*\/ 2
————————
____
\/ pi
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.LogNormal() 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。