#第一问 import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt mean=0 #定义函数:stats.norm（a,b）为正态分布的函数；stats.chi2为卡方分布的函数；stats.t为T分布的函数 normalDistribution=stats.norm(mean,1) #标准差=2的正态分布 normalDistribution1=stats.norm(mean,2) #标准差=4的正态分布 normalDistribution2=stats.norm(mean,4) #画坐标轴，x轴从-5到5每隔0.1取一次 x=np.arange(-5,5,0.1) #列出函数表达式，(定义的函数后加.pdf代表求概率密度函数，加.cdf代表求累计函数) y=normalDistribution.pdf(x) y1=normalDistribution1.pdf(x) y2=normalDistribution2.pdf(x) #画图函数plt.plot(横坐标，纵坐标，‘颜色（r红色，b绿色）和线性（--代表虚线）’，图例=“线的含义”)， plt.plot(x,y,label="standard deviation") plt.plot(x,y1,'r--',label="std=2") plt.plot(x,y2,'b--',label="std=4") #x，y轴的标注 plt.xlabel("x") plt.ylabel("probability density") #图的标题 plt.title("Normal distribution") #显示图例 plt.legend() #显示图像 plt.show() #第二问 mean=0 #标准正太分布 normalDistribution=stats.norm(mean,1) #标准差=2的正态分布 normalDistribution1=stats.norm(mean,2) #标准差=4的正态分布 normalDistribution2=stats.norm(mean,4) x=np.arange(-5,5,0.1) y=normalDistribution.cdf(x) y1=normalDistribution1.cdf(x) y2=normalDistribution2.cdf(x) plt.plot(x,y,label="standard deviation") plt.plot(x,y1,'r--',label="std=2") plt.plot(x,y2,'b--',label="std=4") plt.xlabel("x") plt.ylabel("probability density") plt.title("Normal distribution") plt.legend() plt.show()