夜雨聆风
d1=(log(S0/K)+(r+0.5*sigma**2)*T)/(sigma*sqrt(T))
d2=(log(S0/K)+(r-0.5*sigma**2)*T)/(sigma*sqrt(T))
stats.norm.cdf(d1,0.0,1.0)value=(S0*stats.norm.cdf(d1,0.0,1.0)-K*exp(-r*T)*stats.norm.cdf(d2,0.0,1.0))
d1=(log(S0/K)+(r+0.5*sigma**2)*T)/(sigma*sqrt(T))vega=S0*stats.norm.pdf(d1,0.0,1.0)*sqrt(T)
from scipy import stats 统计包，pdf是正态概率密度函数,标准正态密度ϕ(d1)。
直方图归一化（normed /density）
简单说：把统计的计数，转成概率密度，让总面积 = 1。
plt.hist(data, density=True)旧版本叫normed=True，已经删掉,
y 轴：概率密度，不再是 “多少个样本” ✅ 所有柱子的面积加起来 = 1 柱子高度不再代表个数，代表概率密度
| P(X≤x)，小于等于 x 的总概率 | ||
