一、 啥是正态分布

正态分布，又称高大斯分布，是一种在天然界和世间生活中广泛存在的概率分布。其形状呈钟形，在数学和统计学中占据关键地位。

二、 Python正态分布函数原理

Python中，能用SciPy库中的stats模块来处理正态分布。正态分布函数基本上包括概率密度函数、累积分布函数和逆函数。

三、正态分布的概率密度函数

概率密度函数说说了在某个特定值处的概率密度。在Python中，能用norm.pdf函数计算正态分布的概率密度函数值。

        from scipy.stats import norm
        mu, sigma = 0, 1
        x = 1
        pdf_value = norm.pdf
        print
    

四、正态分布的累积分布函数

累积分布函数说说了随机变量细小于或等于某个值的概率。在Python中，能用norm.cdf函数计算正态分布的累积分布函数值。

        from scipy.stats import norm
        mu, sigma = 0, 1
        x = 1
        cdf_value = norm.cdf
        print
    

五、正态分布的逆函数

逆函数用于计算给定累积分布函数值所对应的随机变量值。在Python中，能用norm.ppf函数计算正态分布的逆函数。

        from scipy.stats import norm
        mu, sigma = 0, 1
        p = 0.9
        x = norm.ppf
        print
    

六、 数据拟合到正态分布

在实际数据琢磨中，我们常常需要将数据拟合到正态分布。在Python中，能用norm.fit函数将数据拟合到正态分布。

        from scipy.stats import norm
        import numpy as np
        import matplotlib.pyplot as plt
        data = np.random.normal
        param = norm.fit
        x = np.linspace
        pdf_fitted = norm.pdf
        plt.plot
        plt.hist
        plt.legend
        plt.show
    

正态分布函数在Python中的用非常广泛，对于数据琢磨和统计建模具有关键意义。掌握正态分布函数的用，将有助于提升数据琢磨的效率和准确性。

欢迎您用实际体验验证以上观点。