`#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）

`