Python 如何计算Scipy中正态分布的概率

我是Python新手

我已经导入了Scipy来计算分类问题中一组特征的概率

假设我有一个特定图像的单一特征n，我知道该特征属于类似特征的正态分布，具有一定的均值和标准差

此时，如何在Scipy中使用stats.norm函数？我想计算n属于正态分布的概率，用我之前计算的平均值和SD。如何使用Scipy stats.norm函数计算此概率？ 是:

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要给我我想要的概率吗？

顺便说一句，我在R中仔细检查了一下，norm.pdf正是以这种方式给出正确的概率的。

你的问题很不清楚。您正在查看此

功能的哪些属性？什么是
norm.pdf
？什么是
功能
？我已经编辑了这个问题。特征的类型并不重要，我只是想计算一个数n属于某个分布的概率。没有
scipy.norm
函数。你是说
scipy.stats.norm
？您的问题与“从给定分布中提取数字
n
的概率是多少”相同。是的，谢谢！但如何在SciPy中做到这一点？我想知道这是否是包含平均值和SD的正确方法。
norm.pdf(feature, loc=mean, scale=SD)