题解|正态分布PDF计算器

正态分布是一种描述随机变量分布的概率分布，其计算公式为：

$f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$ 其中， $\mu$ 是正态分布的均值， $\sigma$ 是正态分布的标准差。 PDF是概率密度函数，用于描述随机变量在某个特定值处的概率密度。

标准代码如下

def normal_pdf(x, mean, std_dev):
    coefficient = 1 / (math.sqrt(2 * math.pi) * std_dev)
    exponent = math.exp(-((x - mean) ** 2) / (2 * std_dev ** 2))
    return round(coefficient * exponent, 5)

同样的，在scipy库中也有对应的正态分布PDF计算方法，这里给出一种实现方式

def normal_pdf(x, mean, std_dev):
    from scipy.stats import norm
    pdf = norm.pdf(x, mean, std_dev)
    return round(pdf, 5)