首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用scipy.stats normal cdf时的Sympy TypeError

在使用scipy.stats.norm.cdf函数时出现Sympy TypeError的错误是因为scipy.stats.norm.cdf函数期望接收数值作为参数,而不是符号表达式。scipy.stats.norm.cdf函数用于计算正态分布的累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF),它返回给定值的累积概率。

解决这个错误的方法是确保传递给scipy.stats.norm.cdf函数的参数是数值类型,而不是符号表达式。如果你使用了Sympy库来处理符号表达式,可以使用sympy.Float函数将符号表达式转换为浮点数。例如:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import scipy.stats as stats
import sympy

x = sympy.Symbol('x')
mu = 0
sigma = 1

# 将符号表达式转换为浮点数
x_value = sympy.Float(x)

# 使用浮点数作为参数调用 scipy.stats.norm.cdf
probability = stats.norm.cdf(x_value, mu, sigma)

print(probability)

这里,我们首先定义了一个符号变量x,然后使用sympy.Float函数将x转换为浮点数x_value。接下来,我们使用x_value作为参数调用scipy.stats.norm.cdf函数来计算正态分布的累积概率。最后,我们打印出计算得到的概率值。

需要注意的是,scipy.stats.norm.cdf函数的第二个和第三个参数分别是正态分布的均值和标准差。在上面的示例中,我们将均值mu设为0,标准差sigma设为1,你可以根据实际情况进行调整。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品,包括云服务器、云数据库、云存储等。你可以在腾讯云的官方网站上找到这些产品的详细介绍和文档链接。以下是一些相关产品的介绍和链接:

  1. 云服务器(CVM):腾讯云提供的弹性计算服务,可快速创建和管理虚拟机实例。了解更多信息,请访问:云服务器产品介绍
  2. 云数据库MySQL版:腾讯云提供的高性能、可扩展的关系型数据库服务。了解更多信息,请访问:云数据库MySQL版产品介绍
  3. 云对象存储(COS):腾讯云提供的安全、稳定、低成本的对象存储服务,适用于存储和处理各种类型的数据。了解更多信息,请访问:云对象存储产品介绍

请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python数据正态性检验实现过程

cdf : str or callable If a string, it should be the name of a distribution in `scipy.stats`....cdf:检验分布,例如’norm’,’expon’,’rayleigh’,’gamma’等分布,设置为’norm’表示正态分布。...model:’approx'(默认值),表示使用检验统计量精确分布近视值;’asymp’:使用检验统计量渐进分布。 其返回值中第一个为统计量,第二个为P值。...nan_policy:当输入数据中有nan,’propagate’,返回空值;’raise’ ,抛出错误;’omit’ ,忽略空值。 其返回值中,第一个是统计量,第二个是P值。...:当统计值大于这些评价值,表示在对应显著性水平下,原假设被拒绝,即不属于某分布。

2K10

【编写环境二】python库scipy.stats各种分布函数生成、以及随机数生成【泊松分布、正态分布等】

(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) import numpy as np import scipy.stats as st...14个: from scipy import stats # 设置random_state,每次生成随机数一样--任意数字 #不设置或为None,多次生成随机数不一样 sample = stats.poisson.rvs...('poisson') plt.show() print('p(x<8)概率:{}'.format(stats.poisson.cdf(k=8, mu=15))) print('p(8<x<20...)概率:{}'.format(stats.poisson.cdf(k=20, mu=15) - stats.poisson.cdf(k=8, mu=15))) 当λ=15,得出概率值: p(...x<8)概率:0.037446493479672875 p(8<x<20)概率:0.8795825964888668 3.伯努利分布 3.1伯努利概率分布 伯努利分布:伯努利试验单次随机试验,

1.5K10

用Python学分析 - 正态分布

正态分布(Normal Distribution) 1、正态分布是一种连续分布,其函数可以在实线上任何地方取值。 2、正态分布由两个参数描述:分布平均值μ和方差σ2 。...3、Z-score 是非标准正态分布标准化后x 即 z = (x−μ) / σ #显示标准正态分布曲线图 1 import numpy as np 2 import scipy.stats as...np.arange(-5, 5, 0.1) 8 y = stats.norm.pdf(x, 0, 1) 9 print('Chart 1:') 10 plt.plot(x, y) 11 plt.title('Normal...,表头纵向则为整数部分以及小数点后第一位;两者联合作为完整x,坐标轴横轴 # 显示标准正态分布表格 1 import numpy as np 2 from scipy.stats import...') 10 print() 11 for i in y: 12 print( i , end = ': ') 13 for j in x: 14 z = norm.cdf

87930

机器学习数学基础:常见分布与假设检验

考虑这种情况,如果我们拿训练使用数据来评价模型好快,得分肯定高,但是完全没有意义,相信也不会有人这么做,因为它们已经对模型完全学习到、完全已熟悉。...来描述其性质,在数学上CDF是PDF积分形式。...产生正态分布随机数 # 生成大小为1000符合N(0,1)正态分布样本集,可以用normal函数自定义均值,标准差,也可以直接使用standard_normal函数 s = np.random.normal...方差越大,取值越离散,表现出来形状就更矮胖。 5. 使用正态分布生成实验使用几簇数据集,用于做聚类等任务实验数据。...H0: 均值是相等 H1:均值不相等 from scipy.stats import ttest_ind import numpy as np data1 = np.random.normal(size

3.1K10

python 计算概率密度、累计分布、逆函数例子

计算概率分布相关参数,一般使用 scipy 包,常用函数包括以下几个: pdf:连续随机分布概率密度函数 pmf:离散随机分布概率密度函数 cdf:累计分布函数 百分位函数(累计分布函数逆函数...下面用正态分布举例说明: import scipy.stats as st st.norm.cdf(0) # 标准正态分布在 0 处累计分布概率值 0.5 st.norm.cdf...对于上面的第二步,可以分成两类: 1、当CDF逆函数好求,直接根据公式求取, 2、反之当CDF逆函数不好求,用数值模拟方法 自己理解:为什么需要根据cdf逆去获得x?...由步骤3可知,我们首先生成[0,1)均匀随机数,此随机数作为cdfy,去映射到cdfx(若用cdf逆函数表示则是由x映射到y),可以参考上图右上,既然cdfy是均匀随机,那么对于cdf中同样范围...扩展:生成伯努利、正太分布 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ reference: Counting Bits & The Normal

5.9K20

Android实现CoverFlow效果控件实例代码

计算概率分布相关参数,一般使用 scipy 包,常用函数包括以下几个: pdf:连续随机分布概率密度函数 pmf:离散随机分布概率密度函数 cdf:累计分布函数 百分位函数(累计分布函数逆函数...下面用正态分布举例说明: import scipy.stats as st st.norm.cdf(0) # 标准正态分布在 0 处累计分布概率值 0.5 st.norm.cdf...对于上面的第二步,可以分成两类: 1、当CDF逆函数好求,直接根据公式求取, 2、反之当CDF逆函数不好求,用数值模拟方法 自己理解:为什么需要根据cdf逆去获得x?...由步骤3可知,我们首先生成[0,1)均匀随机数,此随机数作为cdfy,去映射到cdfx(若用cdf逆函数表示则是由x映射到y),可以参考上图右上,既然cdfy是均匀随机,那么对于cdf中同样范围...扩展:生成伯努利、正太分布 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """ reference: Counting Bits & The Normal

75520

机器学习统计概率分布全面总结(Python)

在平时科研中,我们经常使用统计概率相关知识来帮助我们进行城市研究。因此,掌握一定统计概率相关知识非常有必要。 本文将讨论我们经常遇到概率分布,希望能从概念层面帮助大家建立总体认知。...密度函数 我们使用密度函数来描述随机变量 概率分布。 PMF:概率质量函数 返回离散随机变量 等于 概率。所有值总和等于 1。PMF 只能用于离散变量。 PMF。...来源:https://byjus.com/maths/probability-density-function/ CDF:累积分布函数 返回随机变量 X 取小于或等于 x 概率。...CDF(指数分布累积分布函数)。来源:https://en.wikipedia.org/wiki/Cumulative_distribution_function 3....当一侧尾巴不同于另一侧,就称为偏斜。下图是长尾分布 QQ 图。

38210

开源图书《Python完全自学教程》12.4科学计算

12.4 科学计算 科学计算是科学、工程等项目中必不可少,MATLAB 曾风光一,但它是收费,并且有“被禁”风险——坚决反对用盗版软件,“被禁”不是盗版理由。...12.4.2 第三方库 Python 生态中拥有非常丰富支持科学计算第三方库,常用有 NumPy 、Pandas 、SciPy 、Matplotlib 、SymPy 等,建议读者将这些库依次安装。...__version__ [3]: '1.19.4' # 上述代码块输出结果 在数据科学中,引入一些常用第三方库,习惯于再命名一个别称(或简称),例如以 np 作为 numpy 别称...如果读者还忌惮于当初用纸笔完成有关矩阵计算痛苦,现在使用 Python 中科学计算工具包则会体验到无比畅快。...[21]: p_value = 1 - chi2.cdf(3250.0, (6-1)) print(p_value) [21]: 0.0 得到 p 值结果说明拒绝原假设犯错误概率是

1.4K20

卡方分布、方差分析

皮尔森由此得到当样本容量n足够大,上述表达式趋近服从自由度为k-1的卡方分布。 那好我们在没有证明情况下先用计算机随机模拟一下,我们就用色子举例。...(说实话每当我去了解数学史由衷钦佩这些数学家)于是得出了大名鼎鼎伽马函数。...import chi2 #导入卡方分布常见需要包 from scipy.stats import norm from scipy import integrate #某些包需要单独导入 from...sympy.integrals.transforms import mellin_transform from sympy import exp from sympy.abc import x, s from...= np.random.normal(mu, sigma, 10000) #和标准正态分布均值比较 print(abs(mu – np.mean(s))) #和正态分布标准差做比较—这里ddof表示是自由度

1.4K31

Python中概率累计分布函数(CDF)分析

使用 CDF 确定取自总体随机观测值将小于或等于特定值概率。还可以使用此信息来确定观测值将大于特定值或介于两个值之间概率。...任何一个CDF,是一个不减函数,累积和为1。累计分段概率值就是所有比给定x小数在数据集中所占比例。任意特定点处填充x CDF 等于 PDF 曲线下直至该点左侧阴影面积。...CDF 曲线从 0% 概率上升到 100% 概率,而 CCDF 曲线则从 100% 概率下降到 0% 概率。 累积分布函数(CDF)=∫PDF(曲线下面积 = 1 或 100%)。...PDF与CDF对比示意图 在 Python 中使用scipy.stats.norm.ppf()计算 CDF import numpy as np from scipy.stats import norm...import matplotlib.pyplot as plt # 均值10,方差1,正态分布模拟数据 data = np.random.normal(10, 1, 100) #计算正态概率密度函数在

11.4K30

MCMC、蒙特卡洛近似和Metropolis算法简介

所以MCMC目的就是运用蒙特卡洛模拟出一个马可链(Markov chain)。 ? 如今,概率建模风靡一,但是当我第一次了解它,总有一件事情困扰我。...许多贝叶斯建模方法都需要计算积分,而我看到任何工作示例似乎都使用高斯或伯努利分布,原因很简单如果您尝试使用比这更复杂方法,它将成为分析噩梦。...可以使用蒙特卡洛近似。 我们知道,我们可以通过使用目标分布样本值计算期望通过使用目标分布样本值计算样本均值。为什么重要?那么,期望是什么呢? ? 连续随机变量期望。...画样本最简单方法是使用CDF方法但这依赖于获得逆CDF函数它通常没有一个很好解析形式只对一维随机变量有意义。 Metropolis算法是许多马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)采样方法组成部分之一。...from scipy.stats import multivariate_normal def make_pdf(mean1, mean2, cov1, cov2): pdf1 = multivariate_normal

1.2K20
领券