借助sympy.stats.Moyal()方法，我们可以得到连续的随机变量，代表了态分布。
用法：sympy.stats.Moyal(name, mu, sigma)
Where, mu and sigma 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.Moyal()的方法，我们可以使用该方法获得代表Moyal分布的连续随机变量。
# Import sympy and Moyal
from sympy.stats import Moyal, density
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
mu = Symbol("mu", positive = True)
sigma = Symbol("sigma", positive = True)
# Using sympy.stats.Moyal() method
X = Moyal("x", mu, sigma)
gfg = density(X)(z)
print(gfg)输出：
sqrt(2)*exp(-exp((mu - z)/sigma)/2 - (-mu + z)/(2*sigma))/(2*sqrt(pi)*sigma)
范例2：
# Import sympy and Moyal
from sympy.stats import Moyal, density, cdf
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
mu = Symbol("mu", positive = True)
sigma = Symbol("sigma", positive = True)
# Using sympy.stats.Moyal() method
X = Moyal("x", mu, sigma)
Z = density(X)(z)
gfg = simplify(cdf(X)(z))
print(gfg)输出：
1 - erf(sqrt(2)*exp((mu - z)/(2*sigma))/2)
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.Moyal() 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。