Python 概率密度函数和置信区间的生成

我正在尝试生成PDF（或者在本例中是“离散PDF”）

我正在尝试使用numpy.random.normal（μ，sigma，size）函数，但是如果标准偏差计算为68%，95%或99%，则函数没有考虑。报告说：

函数在平均值处有峰值，其“扩展”随着标准偏差的增加而增加（函数在x+西格玛和x-西格玛达到其最大值的0.607倍）

这意味着什么？函数假设标准偏差为60,7%

是否有生成PDF的功能/程序包，其中考虑了与标准偏差相关的置信区间

注意：我试图作为参数输入的标准偏差实际上是扩展的不确定性，这就是为什么需要置信区间

标准差是西格玛。我认为巴琼对这个问题的评论可能已经澄清了你在这一点上的其他困惑

请参见此处：您可以使用

scipy.stats.norm.pdf

或其中一种方法来获得正态分布的值（与随机抽样相反）

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正态分布的标准偏差是PDF的一个参数-置信区间由标准偏差生成。对于正态分布f，P（[mu-西格玛，mu+西格玛]）=0.682。60.7%仅仅意味着在μ+/-σ点，分布达到最大值的60.7%。啊，我被0607%弄糊涂了。我不明白这是关于y轴的信息。谢谢！