我不能理解为什么在Python语言中“冻结”的随机变量在scipy.stats中不能正常工作

在Python语言中，"冻结"的随机变量是指通过指定参数值来固定一个概率分布的随机变量。这样做的好处是可以重复使用该随机变量，而不必每次都重新定义参数。

然而，在scipy.stats模块中，"冻结"的随机变量并不是通过固定参数值来实现的，而是通过创建一个新的分布对象来实现的。这是因为scipy.stats模块的设计初衷是为了支持更多的灵活性和功能。

具体来说，scipy.stats模块中的每个分布都是一个类，可以通过实例化该类来创建一个特定的分布对象。当我们需要使用该分布对象时，可以直接调用其方法来计算概率密度函数、累积分布函数、随机抽样等。

对于"冻结"的随机变量，我们可以通过实例化相应的分布类，并传入固定的参数值来创建一个"冻结"的分布对象。然后，我们可以使用该对象的方法来进行各种计算。

下面是一个示例，展示了如何在scipy.stats中创建和使用"冻结"的随机变量：

import scipy.stats as stats

# 创建一个正态分布的"冻结"对象，均值为0，标准差为1
frozen_norm = stats.norm(loc=0, scale=1)

# 使用"冻结"对象计算概率密度函数
pdf = frozen_norm.pdf(0)

# 使用"冻结"对象生成随机样本
samples = frozen_norm.rvs(size=100)

# 打印结果
print("概率密度函数值:", pdf)
print("随机样本:", samples)

在上述示例中，我们首先通过实例化stats.norm类并传入参数值来创建一个正态分布的"冻结"对象。然后，我们可以使用该对象的pdf方法计算概率密度函数在0处的值，并使用rvs方法生成100个随机样本。

需要注意的是，scipy.stats模块中的每个分布类都有自己特定的参数和方法，具体的使用方法可以参考scipy官方文档中相应分布类的说明。

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