难道norm.ppf()方法不应该只给出正输出吗？

norm.ppf()方法是scipy库中的一个函数，用于计算正态分布的累积分布函数的逆函数。它的作用是给定一个概率值，返回对应的分位点，即给定概率下的随机变量取值。

该方法的参数包括概率值和可选的均值和标准差。它返回的是一个浮点数，表示给定概率下的分位点。

norm.ppf()方法不仅可以计算正输出，还可以计算负输出。正输出表示概率值大于0.5的情况，负输出表示概率值小于0.5的情况。这是因为正态分布是关于均值对称的，概率值大于0.5和小于0.5的情况在分布上是对称的。

对于正态分布而言，均值是分布的中心点，而分位点则表示在给定概率下的取值范围。因此，norm.ppf()方法既可以计算正输出，也可以计算负输出，以满足不同场景下的需求。

在云计算领域中，正态分布常用于性能分析、容量规划、异常检测等方面。例如，在负载均衡算法中，可以使用正态分布来模拟服务器的负载情况，从而实现更加精确的负载均衡策略。

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