Python是一门强大的编程语言，常被用于数据科学和统计分析。其中，求概率分布是数据科学和统计分析中的重要部分。Python提供了许多函数来计算概率分布，如正态分布、泊松分布等。

# 正态分布
from scipy.stats import norm

# 定义正态分布的均值和标准差
mean = 0
std_dev = 1

# 计算正态分布在特定值处的概率密度
p = norm.pdf(x, mean, std_dev)

# 计算正态分布小于特定值的概率
p = norm.cdf(x, mean, std_dev)

# 计算正态分布大于特定值的概率
p = 1 - norm.cdf(x, mean, std_dev)

正态分布是连续概率分布中最常见的一种，用于描述大量自然现象，如身高、体重和智力分数等。上述代码使用Python中的scipy.stats库来计算正态分布在特定值处的概率密度、小于特定值的概率、大于特定值的概率。

# 泊松分布
from scipy.stats import poisson

# 定义泊松分布的参数
lambda_value = 2.5

# 计算泊松分布在特定值处的概率密度
p = poisson.pmf(k, lambda_value)

# 计算泊松分布小于等于特定值的概率
p = poisson.cdf(k, lambda_value)

# 计算泊松分布大于特定值的概率
p = 1 - poisson.cdf(k, lambda_value)

泊松分布是一种用于描述随机事件数据的离散概率分布，如一个时间段内事件发生的次数。上述代码使用Python中的scipy.stats库来计算泊松分布在特定值处的概率密度、小于等于特定值的概率、大于特定值的概率。