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Python主要应用于：1、Web开发；2、数据科学研究；3、网络爬虫；4、嵌入式应用开发；5、游戏开发；6、桌面应用开发。
1、scipy.stats正态分步格式
scipy.stats #生成指定分布 scipy.stats.poisson.rvs(loc=期望, scale=标准差, size=生成随机数的个数) #从泊松分布中生成指定个数的随机数
2、使用说明
norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。
size得到随机数数组的形状参数。
3、scipy.stats使用实例：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)
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