任何人都可以解释一下python中norm.pdf函数幕后的内容吗？
我看到使用x = np.arange(-3, 3, 0.001)绘制正态分布的均匀分布（使用plt.plot(x, norm.pdf(x))形成）。那么norm.pdf如何将均匀分布的值转换为正态分布？
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pdf是“概率密度函数”的缩写，它表示给定值的随机分布的密度;也就是说，该分配输出该值的可能性有多大？这是大多数分布的最常绘制的图表，因为峰（在y轴上）代表通常的输出值（在x轴上）。
统计分布与普通/高斯分布一样，具有很好的，通常是参数化的函数来执行此映射。 norm.pdf指的是正态分布的PDF which you can find here。
因此，对于一堆x值，plt.plot(x, norm.pdf(x))绘制正态分布随机变量norm输出值x的可能性，因此得到的钟形曲线作图。