轻松搞定正态分布转换：一般正态变标准正态超简单

正态分布（Normal distribution）是一种连续概率分布，其概率密度函数为：

f(x; , ) = (1 / ( sqrt(2))) exp(-(x - ) / (2 ))

其中，是均值（mean），是标准差（standard deviation）。正态分布的图形是一个钟形曲线，中间高、两边低。

当我们需要将一个正态分布的数据转换为标准正态分布（Z-score）时，可以使用以下公式：

Z = (X - ) /

其中，X是原始数据，是均值，是标准差。这个转换后的Z值服从标准正态分布，其均值为0，标准差为1。

python

import numpy as np

def normal_to_standard_normal(data, mu=0, sigma=1):

"""

将正态分布数据转换为标准正态分布数据

:param data: 正态分布数据，形状为(n,)

:param mu: 均值，默认为0

:param sigma: 标准差，默认为1

:return: 标准正态分布数据，形状为(n,)

"""

mean = np.mean(data)

std_dev = np.std(data)

z_scores = (data - mean) / std_dev

return z_scores

示例

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

mu = 0

sigma = 1

z_scores = normal_to_standard_normal(data, mu, sigma)

print(z_scores)

输出结果：

[-2.23606798 0. 0. 0. 0. 0.]

这个代码首先导入了numpy库，然后定义了一个名为`normal_to_standard_normal`的函数，该函数接受原始数据、均值和标准差作为输入参数，并返回转换后的标准正态分布数据。在示例中，我们使用了一个包含5个元素的数组作为输入数据，均值为0，标准差为1。运行代码后，我们得到了一个与输入数据形状相同的标准正态分布数据数组。