正态分布概率密度函数最大值,正态分布的概率密度和分布函数

　　Python正态分布概率计算方法，喜欢算法的请参考学习。数学模块是必需的。先了解这个模块方法，再写代码会更好。

　　EFST _诺姆(美国) :

　　""标准正态分布" "

　　导入匹配

　　x=ABS(u )/math.sqrt(2) )2).

　　t=(0.0705230784、0.0422822825、0.

　　0.0001520143、0.0002765672、0.0000430638 )

　　e=1-pow ()1sum ) [a*pow，)I 1]

　　对于I，ainenumerate(t))，-16).

　　p=0.5-0.5*E如果u0否则0.5 0.5*E

　　是返回(p)

　　efNorm(a，sigma，x):

　　""一般正态分布" "

　　u=(x-a )/sigma

　　return(ST_norm(u))

　　而1:

　　当输入“”的数量时，默认为标准正态分布。

　　当您输入三个数字(用空格分隔)时，它们分别是期望值、方差和x。

　　输入stop " "。

　　s=输入(pleaseinputheparameters:(n))

　　如果S==stop:break

　　尝试：

　　l=[s split中s的浮点数

　　除了：

　　打印(输入错误！)

　　继续

　　iflen(L )==1:

　　print(f ) x )=%.5f ) %ST_norm ) l[0])

　　Eliflen(L )==3:

　　print(f)x)=. 5f)% norm)L[0]，L[1]，L[2])

　　否则：

　　打印(输入错误！)

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