Python中的sympy.stats.LogNormal()

借助sympy.stats.LogNormal()方法，我们可以得到代表对数正态分布的连续随机变量。

Syntax : sympy.stats.LogNormal(name, mean, std)
Where, mean and standard deviation are real number.
Return : Return the continuous random variable.

示例 #1：
在这个例子中我们可以看到，通过使用sympy.stats.LogNormal()方法，我们可以通过这个方法得到表示对数正态分布的连续随机变量。

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

输出 ：

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

示例 #2：

# Import sympy and LogNormal
from sympy.stats import LogNormal, density
from sympy import Symbol, pprint
  
z = 2.1
mean = 7.6
std = 4
  
# Using sympy.stats.LogNormal() method
X = LogNormal("x", mean, std)
gfg = density(X)(z)
  
pprint(gfg)

输出 ：

0.0136890249307238*\/ 2
————————
____
\/ pi