借助sympy.stats.Moyal()方法，我們可以得到連續的隨機變量，代表了態分布。
用法：sympy.stats.Moyal(name, mu, sigma)
Where, mu and sigma are real number.
返回：Return the continuous random variable.
範例1：
在這個例子中，我們可以通過使用sympy.stats.Moyal()的方法，我們可以使用該方法獲得代表Moyal分布的連續隨機變量。
# 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)輸出：
sqrt(2)*exp(-exp((mu - z)/sigma)/2 - (-mu + z)/(2*sigma))/(2*sqrt(pi)*sigma)
範例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)輸出：
1 - erf(sqrt(2)*exp((mu - z)/(2*sigma))/2)
相關用法
注：本文由純淨天空篩選整理自Jitender_1998大神的英文原創作品 sympy.stats.Moyal() in python。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。