在scipy1.0中,可以使用scipy.stats模块来创建a和b之间的对数正态分布。对数正态分布是指随机变量的对数服从正态分布的概率分布。下面是具体的创建步骤:
步骤1:导入所需的库和模块
from scipy.stats import lognorm
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
步骤2:定义对数正态分布的参数
mu = 1 # 对数正态分布的均值
sigma = 0.5 # 对数正态分布的标准差
a = 0.2 # 左边界
b = 2 # 右边界
步骤3:生成对数正态分布的样本数据
samples = lognorm.rvs(s=sigma, loc=0, scale=np.exp(mu), size=1000)
步骤4:绘制对数正态分布的概率密度函数
x = np.linspace(a, b, 100)
pdf = lognorm.pdf(x, s=sigma, loc=0, scale=np.exp(mu))
plt.plot(x, pdf)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Lognormal Distribution')
plt.show()
这样就能创建出a和b之间的对数正态分布。其中,参数mu和sigma分别代表对数正态分布的均值和标准差,参数a和b代表对数正态分布的左边界和右边界。
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