`#导入重要的包
import pandas as pd # 用于数据操作和分析的库
import numpy as np # 用于处理数组的库
import matplotlib.pyplot as plt # 用于绘图和可视化的库
import seaborn as sns # 用于可视化的库
%matplotlib 内联
import scipy.stats as stats # 这个库包含大量的概率分布以及不断增长的统计函数库
#ZED分数对比
Z 分数公式为：
Z = (X – μ) / σ
在哪里：
Z 是 Z 分数
X 是单个数据点
μ 是总体平均值
σ 是总体标准差
x_1 = 83000
mu_1 = 77000
sigma_1 = 1100
z_1 = (x_1 – mu_1) / sigma_1
print(“Z 分数是：”, z_1)
x_2 = 92000
mu_2 = 59000
sigma_2 = 1300
z_2 = (x_2 – mu_2) / sigma_2
print(“Z 分数是：”, z_2)
公式_A = stats.norm.cdf(z_1) – stats.norm.cdf(z_2)
打印（公式_A）
公式_B = stats.norm.cdf(x_1,loc=mu_1,scale=sigma_1) – stats.norm.cdf(x_2,loc=mu_2,scale=sigma_2)
打印（公式_B）
`
