借助sympy.stats.Normal()方法，我們可以獲得代表正態分布的連續隨機變量。
用法：sympy.stats.Normal(name, mean, std)
Where, mean and std 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.Normal()方法，我們可以使用此方法獲得表示正態分布的連續隨機變量。
# 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)輸出：
2
-(-mean + z)
————-
2
___ 2*std
\/ 2 *e
———————
____
2*\/ pi *std
範例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)輸出：
0.124843847615573*\/ 2
———————-
____
\/ pi
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.Normal() 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。