scipy.stats Python统计函数库详解
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简介：
本文章深入解析Python中的Scipy Stats模块，详细介绍其丰富的统计函数和方法，帮助读者掌握概率分布、假设检验等统计分析技术。
在统计工作中使用Python的scipy.stats库是常见的做法。这里通过正态分布的例子来介绍如何利用该库的基本功能。
1. 生成服从特定分布的随机数：可以使用`norm.rvs()`方法，其中参数`loc`和`scale`分别用于指定随机变量的位置偏移（对应于期望值）以及缩放比例（即标准差）。通过设置`size`参数来确定输出数组的形状。值得注意的是，也可以采用numpy库中的函数np.random.normal()实现相同的功能。
示例代码如下：
```python
import numpy as np
import scipy.stats as st
# 使用scipy生成随机数的方法:
random_numbers = st.norm.rvs(loc=0.0, scale=1.0, size=(5,))
print(random_numbers)
# 或者使用numpy方法实现相同功能:
np_random_numbers = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
```
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