创建任何类型概率分布函数的函数的中文描述及代码示例

创建一个函数，该函数可以根据所需的分布类型和其参数（例如均值和标准差）创建概率分布函数。以下是一个示例实现，该实现可以创建正态分布、伽马分布和贝塔分布：

import numpy as np
from scipy.stats import norm, gamma, beta

def create_distribution(distribution_type, **kwargs):
    if distribution_type == 'normal':
        mu = kwargs.get('mu', 0)
        sigma = kwargs.get('sigma', 1)
        return norm(loc=mu, scale=sigma)
    elif distribution_type == 'gamma':
        shape = kwargs.get('shape', 1)
        scale = kwargs.get('scale', 1)
        return gamma(a=shape, scale=scale)
    elif distribution_type == 'beta':
        a = kwargs.get('a', 1)
        b = kwargs.get('b', 1)
        return beta(a=a, b=b)
    else:
        raise ValueError('Unsupported distribution type')

# example usage
normal_distribution = create_distribution('normal', mu=0, sigma=1)
samples = normal_distribution.rvs(size=100)

gamma_distribution = create_distribution('gamma', shape=2, scale=1)
samples = gamma_distribution.rvs(size=100)

beta_distribution = create_distribution('beta', a=2, b=5)
samples = beta_distribution.rvs(size=100)

在上述示例中，我们使用**kwargs参数允许我们传入任意数量的参数，这些参数将用于构造概率分布函数。这可以使函数更加灵活，以便创建多种类型的概率分布。