高斯分布 分布函数,高斯分布特征函数的推导

　　高兴的黄豆分布（高斯分布)的概率密度函数（概率密度函数)

　　对应于数组中：

　　numpy.random.normal(loc=0.0，scale=1.0，size=None)参数的意义为：

　　位置：浮动此概率分布的均值（对应着整个分布的中心中心)刻度：浮动此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，比例越大越矮胖，比例越小，越瘦高)大小：int或（同Internationalorganizations）国际组织的元组输出的形状，默认为没有，只输出一个值我们更经常会用到的随机的所谓标准正态分布(=0,=1=0,=1),对应于np.random.normal(loc=0，scale=1，size)。

　　新建测试。巴拉圭文件

　　导入oso。environ[ TF _ CPP _ MIN _ LOG _ LEVEL ]= 2 #忽略烦人的警告导入numpyy=numpy . random . normal(loc=0.0，scale=1.0，size=None)print(y)$ python测试。巴拉圭

　　-0.19073908191320865

　　（张量流)

　　$ python test.py

　　0.39479165603679667

　　（张量流)

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