scipy.special.ndtri#

scipy.special.ndtri(y, out=None) = <ufunc 'ndtri'>#

ndtr 与 x 的逆

返回参数 x，使得标准正态概率密度函数（从负无穷大积分到 x）下的面积等于 y。

参数:

parray_like: 概率
outndarray, 可选: 可选的输出数组，用于存放函数结果

返回:

x标量或 ndarray: x 的值，使得 ndtr(x) == p。

另请参阅

ndtr: 标准正态累积概率分布
ndtri_exp: log_ndtr 的逆

说明

ndtri 除了 NumPy 之外，还实验性地支持与 Python Array API 标准兼容的后端。请考虑通过设置环境变量 SCIPY_ARRAY_API=1 并提供 CuPy、PyTorch、JAX 或 Dask 数组作为数组参数来测试这些功能。支持以下后端和设备（或其他功能）组合：

库	CPU	GPU
NumPy	✅	不适用
CuPy	不适用	✅
PyTorch	✅	✅
JAX	✅	✅
Dask	✅	不适用

有关更多信息，请参阅对 Array API 标准的支持。

示例

ndtri 是标准正态分布的百分位数函数。这意味着它返回累积密度 ndtr 的逆。首先，让我们计算一个累积密度值。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.special import ndtri, ndtr
>>> cdf_val = ndtr(2)
>>> cdf_val
0.9772498680518208

验证 ndtri 在浮点误差范围内生成原始的 x 值。

>>> ndtri(cdf_val)
2.0000000000000004

绘制函数图。为此，我们提供一个 NumPy 数组作为参数。

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(0.01, 1, 200)
>>> fig, ax = plt.subplots()
>>> ax.plot(x, ndtri(x))
>>> ax.set_title("Standard normal percentile function")
>>> plt.show()