借助sympy.stats.Maxwell()方法，我们可以获得代表麦克斯韦分布的连续随机变量。
用法：sympy.stats.Maxwell(name, a)
Where, a is real number and a > 0.
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.Maxwell()方法，我们可以使用该方法获得代表麦克斯韦分布的连续随机变量。
# Import sympy and Maxwell
from sympy.stats import Maxwell, density
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
a = Symbol("a", positive = True)
# Using sympy.stats.Maxwell() method
X = Maxwell("x", a)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
2
-z
—-
2
___ 2 2*a
\/ 2 *z *e
————-
____ 3
\/ pi *a
范例2：
# Import sympy and Maxwell
from sympy.stats import Maxwell, density
from sympy import Symbol, pprint
z = 1.2
a = 3
# Using sympy.stats.Maxwell() method
X = Maxwell("x", a)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
0.0492328718072872*\/ 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.Maxwell() 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。