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PythonNormalDist对象是Python的stats模块中正态分布（也称为高斯分布）的概率密度函数和累积分布函数的实现。

该对象包括了以下属性和方法：
- mean: 正态分布的均值。
- stddev: 正态分布的标准差。
- pdf(x): 计算给定值x处的概率密度函数值。
- cdf(x): 计算给定值x的累积分布函数值。
- ppf(q): 计算给定概率q的分位数，即使得累积分布函数达到q的最小值x。
- rvs(size): 产生指定大小的随机样本。

下面是一个例子：


import scipy.stats as stats

# 创建一个正态分布对象
normal_dist = stats.norm(0, 1)

# 计算正态分布在0处的概率密度函数值
pdf_at_0 = normal_dist.pdf(0)

# 计算正态分布在[-1, 1]区间内的累积分布函数值
cdf_between_minus_1_and_1 = normal_dist.cdf(1) - normal_dist.cdf(-1)

# 产生10个随机样本
random_sample = normal_dist.rvs(10)


在此示例中，我们创建了一个具有平均值为0和标准差为1的正态分布对象，并使用其属性和方法计算了一些概率值和产生了随机样本。