伽玛分布

统计-stats SciPy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量 [1] ，随机变量分为连续和离散两种。所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象，而所有的离散随机变量都是rv_discrete的派生类的对象。 Footnotes [1] 本节中的随机变量是指概率论中的概念，不是Python中的变量 连续和离散概率分布 可以使用下面的语句获得stats模块中所有的连续随机变量： >>> from scipy import stats >>> [k for k,v in stats.__dict__.items() if isinstance(v, stats.rv_continuous)] ['genhalflogistic','triang','rayleigh','betaprime', ...] 连续随机变量对象都有如下方法： rvs：对随机变量进行随机取值，可以通过size参数指定输出的数组的大小。 pdf：随机变量的概率密度函数。 cdf：随机变量的累积分布函数，它是概率密度函数的积分。 sf：随机变量的生存函数，它的值是1-cdf(t)。 ppf：累积分布函数的反函数。 stat：计算随机变量的期望值和方差。 fit：对一组随机取样进行拟合，找出最适合取样数据的概率密度函数的系数。 03-scipy/scipy_stats.py 概率密度函数