scipy.stats的用法——常见的分布和函数

介绍python统计函数库scipy.stats中常见的分布和函数

#commom distributions:
'''
uniform,norm,poisson,bernoulli,expon,lognorm
norm,t,chi2,f
'''
#commom function:
'''
rvs产生服从制定分布的随机数
pdf概率密度函数
cdf累计分布函数
sf残存函数(1-cdf)
ppf分位点函数（CDF的你函数）
isf逆残存函数
fit对随机取样进行你和，最大似然估计找到的概率密度函数系数
'''

1. 产生随机数

#1. random number
#np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
rv_unif = st.uniform.rvs(size=10)
print(rv_unif)

rv_norm=st.norm.rvs(loc = 5,scale = 1,size =(2,2))
print(rv_norm)

rv_beta=st.beta.rvs(size=10,a=4,b=2)
print(rv_beta)

2. solve pdf（求概率密度函数）

x=st.norm.pdf(0,loc=0,scale=1)
y=st.norm.pdf(np.arange(3),loc=0,scale=1)
print(x)
print(y)

3. solve cdf（求累计概率密度函数）

a=st.norm.cdf(0,loc=0,scale=1)
print(a)

x=st.norm.cdf(1.65,loc=0,scale=1)
y=st.norm.cdf(1.96,loc=0,scale=1)
z=st.norm.cdf(2.58,loc=0,scale=1)
print(x,y,z)

4. solve ppf（求累计分布函数的逆函数，即分位点函数）

inv_z05=st.norm.ppf(0.05)
print(inv_z05)

z05=st.norm.cdf(inv_z05) 
print(z05)