如何从scipy.stats.distributions对象中获取下界和上界？

scipy.stats.distributions是SciPy库中用于概率分布的模块。要从scipy.stats.distributions对象中获取下界和上界，可以使用相应的属性或方法。

1. 对于连续分布：
   • 下界：可以使用dist.a属性获取分布的下界。例如，对于正态分布，可以使用norm.a获取下界。
   • 上界：可以使用dist.b属性获取分布的上界。例如，对于正态分布，可以使用norm.b获取上界。
2. 对于离散分布：
   • 下界：可以使用dist.a属性获取分布的下界。例如，对于泊松分布，可以使用poisson.a获取下界。
   • 上界：可以使用dist.b属性获取分布的上界。例如，对于泊松分布，可以使用poisson.b获取上界。

需要注意的是，并非所有的概率分布都有明确的下界和上界。对于没有下界或上界的分布，相应的属性将返回-inf（负无穷）或inf（正无穷）。

以下是一个示例，展示如何从scipy.stats.distributions对象中获取下界和上界：

from scipy.stats import norm, poisson

# 连续分布示例
normal_dist = norm()
lower_bound = normal_dist.a
upper_bound = normal_dist.b
print("正态分布的下界：", lower_bound)
print("正态分布的上界：", upper_bound)

# 离散分布示例
poisson_dist = poisson()
lower_bound = poisson_dist.a
upper_bound = poisson_dist.b
print("泊松分布的下界：", lower_bound)
print("泊松分布的上界：", upper_bound)

这是一个简单的示例，展示了如何从scipy.stats.distributions对象中获取下界和上界。对于不同的分布，可能会有其他特定的属性或方法来获取相关信息。