我知道对于任何选定的平均值和标准偏差值，正态分布始终大于0。
>> np.random.normal(scale=0.3, size=x.shape)
[ 0.15038925 -0.34161875 -0.07159422 0.41803414 0.39900799 0.10714512
0.5770597 -0.16351734 0.00962916 0.03901677]
此处的平均值为0.0，标准偏差为0.3。但是ndarray中的某些值是负数。我对正态分布曲线始终为正的解释是否错误？
编辑：
但是在matlab中使用normpdf函数总是给出一个正值数组，我猜这是概率密度函数（y轴）。而numpy.random.normal给出正值和负值（x轴）。现在，这很令人困惑。
答案 0 :(得分：0)
从正态分布生成的值确实为负值。
例如，对于平均0正态分布。我们需要一些正值和负值以使平均值为零。同样，对于均值为0的正态分布，它同样可能为正或负。
实际上，任何实数都具有正概率。您可能会对概率密度函数始终为正感到困惑。
答案 1 :(得分：0)
请不要期望概率平均值为0，因为这没有任何意义，您希望您的随机事件永远不会发生。
尝试使用np.random.normal(0.5, 0.3, 1000)之类的东西来表达您的正态概率分布。
另外，请仔细研究Normal Distribution的数学，以便能够轻松构建概率密度函数。