正态分布又名高斯分布,可以使用它来对连续型随机变量进行描述，它是一种概率分布，其中normal函数就是其中的一种，但是有很多的小伙伴不知道如何对它进行操作，下面这篇文章就给大家详细的介绍了Python正态分布中的normal函数，一起来了解一下吧。
当我们需要对连续型的随机变量类型进行描述的时候，就可以使用正态分布，正态分布一般是用来计算数据上面的均值以及概率密度的，而正态分布曲线则是一种表示其变化的一种图像，因为形状高低不一样，所以将绘制的图像称之为钟形曲线。正态分布随机数的生成函数是normal()，基本的语法格式如下：
normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
通过语法我们可以知道，使用它时，需要用到三个参数，其中第一个参数表示的是正态分布的均值，中间参数scale表示的是正态分布中的标准差，默认值设置为1，参数size是生成随机数的数量。下面看一个具体的实例，代码如下：
Norm = np.random.normal(size=6) stats.norm.pdf(Norm) stats.norm.cdf(Norm)
在这个示例中，第一行代码是生成六个标准正态分布随机数，然后第二行代码是对每一个正态分布的随机值的密度值进行求取，最后对生成的正态分布随机数的累积密度值。
这篇关于Python正态分布的函数是什么？Python正态分布中的normal函数的内容就介绍到这里了，希望可以给大家带来一定的收获。
