sympy.stats.Normal() en python

Con la ayuda del sympy.stats.Normal()método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución normal.

Sintaxis: sympy.stats.Normal(name, mean, std)
Donde, media y estándar son números reales.
Return : Devuelve la variable aleatoria continua.

Ejemplo #1:
En este ejemplo, podemos ver que al usar sympy.stats.Normal()el método, podemos obtener la variable aleatoria continua que representa la distribución normal al usar este método.

# Import sympy and Normal
from sympy.stats import Normal, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = Symbol("z")
mean = Symbol("mean", positive = True)
std = Symbol("std", positive = True)
  
# Using sympy.stats.Normal() method
X = Normal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

2
-(-media + z)
————–
2
___ 2*std
\/ 2 *e
———————
____
2*\/ pi *std

Ejemplo #2:

# Import sympy and Normal
from sympy.stats import Normal, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = 2
mean = 1.8
std = 4
  
# Using sympy.stats.Normal() method
X = Normal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

Producción :

0.124843847615573*\/ 2
———————–
____
\/ pi