Python正态分布概率计算方法，喜欢算法的伙伴们可以参考学习下。需要用到math模块。先了解一下这个模块方法，再来写代码会更好上手。
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def st_norm(u):
'''标准正态分布'''
import math
x=abs(u)/math.sqrt(2)
T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,
0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)
E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))
for i,a in enumerate(T)])),-16)
p=0.5-0.5*E if u0 else 0.5+0.5*E
return(p)
def norm(a,sigma,x):
'''一般正态分布'''
u=(x-a)/sigma
return(st_norm(u))
while 1:
'''输入一个数时默认为标准正态分布
输入三个数(空格隔开)时分别为期望、方差、x
输入 stop 停止'''
S=input('please input the parameters:\n')
if S=='stop':break
try:
L=[float(s) for s in S.split()]
except:
print('Input error!')
continue
if len(L)==1:
print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))
elif len(L)==3:
print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))
else:
print('Input error!')
正太分布哈哈
首先，如果想要你的一千万个数据严格服从正态分布，那么先确定这个分布的数据，也就是均值和方差，N(u,o)，这里均值 u=50，方差 o 由你确定，根据正态分布概率密度函数，对于每一个 1~100 之间的整数 x，都可以确定它出现的概率 f(x)：
正态分布概率密度函数
而共有 10 000 000 个数字，那么 10000000*f(x) 就是 x 出现的频率。
因此，使用一个 101 元素的数组 freq[] 存放这些数出现的频率，用 f(x)*10000000 逐个计算数组元素，也就是 x 应该出现的次数，假如说 2 一共会出现 3 次，那么 freq[2]=3，计算出之后放在那里，作为一个参照。再初始化一个全为 0 的 100 个元素的数组 sam[]，记录每个数字已经出现的次数。之后开始从 1~100 随机，每随机一个数字 x 都给 sam[x] 加1，再和 freq[x] 比较，如果超出了 freq[x] 就说明这个数字已经不能再出现了，将其舍弃。记录随机成功的次数，达到了 10000000 次即可。
示例：
1、from numpy import *;
2、def rand_Matrix():
3、randArr=random.randn(2,3);
4、randMat=mat(randArr);
5、return randMat;
一种结果如下:
1、matrix([[ 0.3150869 , -0.02041996, -0.15361071],
2、[-0.75507988, 0.80393683, -0.31790917]])
扩展资料
Python正态分布概率计算方法：
def st_norm(u):
'''标准正态分布'''
import math
x=abs(u)/math.sqrt(2)
T=(0.0705230784,0.0422820123,0.0092705272,
0.0001520143,0.0002765672,0.0000430638)
E=1-pow((1+sum([a*pow(x,(i+1))
for i,a in enumerate(T)])),-16)
p=0.5-0.5*E if u0 else 0.5+0.5*E
return(p)
def norm(a,sigma,x):
'''一般正态分布'''
u=(x-a)/sigma
return(st_norm(u))
while 1:
'''输入一个数时默认为标准正态分布
输入三个数(空格隔开)时分别为期望、方差、x
输入 stop 停止'''
S=input('please input the parameters:\n')
if S=='stop':break
try:
L=[float(s) for s in S.split()]
except:
print('Input error!')
continue
if len(L)==1:
print('f(x)=%.5f'%st_norm(L[0]))
elif len(L)==3:
print('f(x)=%.5f'%norm(L[0],L[1],L[2]))
else:
print('Input error!')
正态分布最早是由一位数学家从二项分布在n趋近于无穷大时的近似而推导出来的。 二项分布的概率密度C(m,n)*p^m*(1-p)^(n-m)，考虑此函数在n趋近于无穷大，m在n/2附近时的近似。 求近似时，关键的一步是用斯特灵公式：N!约等于N的N次方乘以根号下2πN再除以e的N次方，当N非常大时。在具体推导中，对于n，n-m，m都可以适用此近似。 另一个关键步骤是，推导中用d^2=np(1-p)来代换，也就是说，二项分布的分散，对于二项分布的近似，仍然是一个有意义的有限的值。