python正太分布概率计算
#numpy库的标准正太分布概率分布（针对连续性概率事件） #rand 针对离散型概率事件 a=np.random.randn(500000) #标准正太分布 pos_min = (a>=-1) #下限 pos_max = (a<=1) #上限 pos_rst = pos_min & pos_max #布尔类型（与逻辑应用） b=np.where(pos_rst == True) #取数 print(len(b[0])/500000) #分布概率 print(b[0]) #索引位置 print(a[b[0]]) #索引数值 print(len(a[b[0]])/500000) #分布概率0.683502 [ 0 2 3 … 499997 499998 499999] [ 0.71831471 -0.72231127 -0.13830229 … 0.15320099 0.18143176 -0.09009111] 0.683502
#numpy库的标准正太分布概率分布（针对连续性概率事件） #rand 针对离散型概率事件 a=np.random.rand(500000) #标准正太分布 pos_min = (a>=0) #下限 pos_max = (a<0.1) #上限 pos_rst = pos_min & pos_max #布尔类型（与逻辑应用） b=np.where(pos_rst == True) #取数 print(len(b[0])/500000) #分布概率 print(b[0]) #索引位置 print(a[b[0]]) #索引数值 print(len(a[b[0]])/500000) #分布概率0.099926 [ 14 27 48 … 499970 499983 499996] [0.01381421 0.09086238 0.07473726 … 0.05464653 0.04296445 0.09926393] 0.099926
