我想计算两个连续概率分布之间的总变化距离（TVD）。我想指出的是，尽管存在两个相关的问题（请参见here和here），但它们都适用于离散分布。
对于不熟悉TVD的人，
非正式地，这是 这两个概率分布可以分配给的概率 相同的事件。
如相应的Wikipedia page中所述。在连续分布的情况下，TVD等于两者之间绝对差的整数的一半（因为我不能添加数学符号，请参见this进行证明和表示。）
到目前为止，我无法在Python中找到适合我的工作的工具。如果有的话，我会感兴趣的。另外，虽然我没有R的经验，但我了解这通常用于此类任务，因此我也会对此感兴趣（TVD计算是我算法的最后一步，因此我想阅读其中的内容并不难文件中的数据，即使我是R的新手，也要进行计算并打印一个数字。
我想补充一点，我主要在正态分布中很有趣，因此严格欢迎用于正态分布的工具。
如果不存在这样的工具，那么将this question中的答案改编为使用内置概率函数的任何帮助也将有很大帮助。
谢谢。
