一、在Qt Creator软件中新建一个项目，在文件中增加应用scipy的stats模块，并在main函数中增加打印stats模块的文档，如下图所示：
Python作为一种强大的数据处理语言，内置了许多数学数据处理函数。在使用Python进行概率密度函数处理时，我们可以借助scipy库中的stats模块来实现。首先，在Qt Creator软件中创建一个新项目，并在文件中导入scipy的stats模块。在main函数中，通过打印stats模块的文档来了解其功能和用法。
二、打开Qt Creator的应用程序输出，在打印的文档中查看stats包含的概率密度函数，选择norm函数来说明如何调用概率密度函数，如下图所示：
通过查看Qt Creator的应用程序输出，我们可以浏览stats模块包含的各种概率密度函数。在这里，我们选择norm函数作为示例，展示如何调用概率密度函数并进行相关操作。
三、重新回到文件，将打印stats模块文档修改成打印函数的文档，如下图所示：
回到文件，我们对打印的文档进行修改，将其改为打印函数的文档。这样可以更清楚地了解norm函数的参数和返回结果，为后续调用函数做好准备。
四、打开Qt Creator软件的应用程序输出窗口，查看函数的方法有哪些，选择cdf函数，如下图所示：
在Qt Creator软件的应用程序输出窗口中，我们可以查看函数提供的各种方法。在这里，我们选择了cdf函数作为示例，以展示如何利用正态分布理论进行数据处理。
五、根据norm即正态分布的理论，添加如下红色框中的代码，注释稍微说明理论需要的数据，如下图所示：
根据正态分布理论，我们可以编写代码来计算给定数据点处的概率密度值。在代码中，我们添加了相应的逻辑来计算小于某个值的数据占总体数据的比例，从而得出相关统计结果。
六、打开应用程序输出窗口，查看print的输出，可以看到数据为0.027235195013738698，即表明小于111的数据占的比例大致为2.7235195013738698%，其他的函数可按照同样的步骤实现调用。
通过打开应用程序输出窗口，我们可以查看代码运行的结果。在这里，我们得出了小于111的数据占总体数据的比例约为2.72%的结论。其他概率密度函数的调用也可以按照类似的步骤来实现，帮助我们更好地理解和分析数据。
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