借助sympy.stats.Normal()方法，我们可以获得代表正态分布的连续随机变量。
用法：sympy.stats.Normal(name, mean, std)
Where, mean and std 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.Normal()方法，我们可以使用此方法获得表示正态分布的连续随机变量。
# Import sympy and Normal
from sympy.stats import Normal, density
from sympy import Symbol, pprint
z = Symbol("z")
mean = Symbol("mean", positive = True)
std = Symbol("std", positive = True)
# Using sympy.stats.Normal() method
X = Normal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
2
-(-mean + z)
————-
2
___ 2*std
\/ 2 *e
———————
____
2*\/ pi *std
范例2：
# Import sympy and Normal
from sympy.stats import Normal, density
from sympy import Symbol, pprint
z = 2
mean = 1.8
std = 4
# Using sympy.stats.Normal() method
X = Normal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
pprint(gfg)输出：
0.124843847615573*\/ 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.Normal() 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。