## 如何在Java中计算概率
概率是一个广泛应用于统计、数学、计算机科学等领域的概念。在Java中实现概率计算并不复杂，但需要对基本概念有一定的理解。本文将带你一步一步地实现一个简单的概率计算程序。
### 流程概述
下面是实现计算概率的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
| ---
伯努利分布理解：抛一次硬币的实验，只有两个结果，正面or反面from scipy import stats
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
#下载中文字体
SimHei = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="C:\working\Si
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2023-06-06 20:10:28
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import java.util.Random; import org.junit.Test; public class Demo1 { public void getChance(int percentage){ Random random = new Random(); int i = random.nextInt(99); if(i>=0&&am
原创
2022-06-30 14:56:47
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一、概率列表+样本列表 任务描述：我们常常拥有一个概率列表和样本列表，表示每一个样本被选中的概率，并且在概率列表中，概率之和为1。比如，[0.7, 0.2, 0.1]和['钢铁侠', '美国队长', '雷神']，两个列表中的元素一一对应；并且，这两个列表共同表示：'钢铁侠'有0.7的概率被选中，'美国队长'有0.2的概率被选中，'雷神'有0.1
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2024-01-17 06:03:25
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# Java 概率中奖的计算方法及示例
## 引言
在日常生活中，我们经常会参与抽奖活动，而了解中奖的概率对我们是否参与抽奖活动具有重要的参考价值。本文将介绍如何使用Java来计算中奖的概率，并提供一个实际的示例来解决一个实际问题。
## 概率计算方法
要计算中奖的概率，我们需要知道两个关键的信息：中奖的可能性和总的可能性。中奖的可能性指的是我们中奖的情况数，总的可能性指的是所有可能出现的
原创
2024-01-21 09:41:03
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软考按比例提分算法解析与应用
在全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试（简称软考）中，按比例提分是一个重要的概念。它涉及到考试分数的调整与平衡，以确保考试的公平与客观性。本文将详细解析软考按比例提分的算法，并探讨其在软考中的应用。
一、按比例提分的概念
按比例提分是一种分数调整方法，它基于考生的原始分数和难度系数，通过一定的算法计算出最终的提分分数。这个算法通常考虑到考试难度、考生人数
原创
2023-11-16 15:13:26
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上一期文章：「12」你们啊，naive！——朴素贝叶斯谈笑录 中，我们剖析了朴素贝叶斯算法的本质和特点以及贝叶斯学派的一些知识。这里我们用python代码进行Naive Bayes算的的实现。第1部分是计算打喷嚏的建筑工人患上新冠肺炎的概率，第2部分是上一期文章中提到的西瓜分类实战项目。实战项目一、计算打喷嚏的建筑工人患病的概率有多大？class NBClassify(object):
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2024-02-02 16:03:27
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1、C++标准函数库提供一随机数生成器rand，返回0－RAND_MAX之间均匀分布的伪随机整数。 RAND_MAX必须至少为32767。rand()函数不接受参数，默认以1为种子（即起始值）。随机数生成器总是以相同的种子开始，所以形成的伪随机数列也相同，失去了随机意义。 2、C++中另一函数srand( ），可以指定不同的数（无符号整数变元）为种子。但是如果种子
↓↓↓ 程序执行效果如下 ↓↓↓01、源码import random
import tkinter as tk
def Lottery():
num = random.randint(1,100)
lab2.config(text=num,fg="red")
window = tk.Tk()
window.title("抽奖小程序")
Python3 实现朴素贝叶斯分类贝叶斯定理朴素贝叶斯源代码样例测试 贝叶斯定理贝叶斯定理是由已知事件概率和条件概率计算未知条件概率的概率推理算法，其公式如下： 其中，P(Bi|A)是要计算的目标条件概率，表示事件 A 发生的条件下，事件 Bi 发生的概率。Bi 为互斥且完整的事件 B1，B2，……，Bn 中的一项P(Bi)P(A|Bi)是联合概率P(A Bi)，表示事件 A 和事件 Bi 同时
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2023-10-13 22:55:59
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我们知道让机器给出该数据属于哪一类这样问题明确的答案是有困难的，当有一些误差存在的时候，我们希望机器可以判断属于哪一类的概率更大一些，以此来划分数据。如上图所示，我们有一个数据集，他有两类数据组成，现在有一个新的数据点（x，y），我们需要判别它属于哪个数据集，我们已经学了两种方法：（1）使用第一章的kNN，进行大量的距离计算来判断这个点属于哪一类。（2）使用第二章的决策树，先根据已有数据的特征来划
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2024-06-14 10:09:56
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概率论是数学的一个分支，它研究随机事件的概率和统计规律。在Python中，有很多强大的概率统计库可以帮助我们进行概率计算和数据分析，比如NumPy、SciPy和Pandas等库。下面我将为您介绍一些基本的概率概念以及如何在Python中实现它们。1. 概率的基本概念在概率论中，我们通常会用以下的符号表示：P(A)：表示事件A发生的概率，其取值范围在[0,1]之间。 P(A|B)：表示在事件B发生的
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2024-04-11 09:12:01
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前言：本文主要介绍了事件独立性分析的常用定理和推论，以及介绍了什么是概率分布，在不同的情况下，概率分布具有不同的含义。 文章目录前言：事件独立性的定义：事件独立性的判定方法：事件独立性的常用推论：真题解析：附：什么是概率分布？1.如果是离散型，概率分布就是分布律。2.如果是连续型，概率分布就是函数密度。3.如果是混合型，概率分布就是分布函数。 事件独立性的定义： 设A,B为两个事件，如果P（AB）
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2023-12-15 14:39:41
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.介绍JAVA 中的Collection FrameWork(及如何写自己的数据结构)【基础】答：Collection FrameWork 如下：Collection├List│├LinkedList│├ArrayList│└Vector│└Set |-HashSet |-Tre
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2024-05-15 19:39:03
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类的目的是实现排除部分已有人选，对剩余人选进行抽签。这里使用的是他们的学号的尾号。import java.time.LocalTime;
import java.util.*;
public class RandPerson {
//往届班委名单+参选名单
public static final int[] DONE = {51,45,9,52,7,40,43,19,32,37
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2023-06-29 17:20:38
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在信息技术领域，软考（计算机软件技术水平考试）是衡量从业人员专业技能和知识水平的重要途径。在软考中，有时会遇到涉及概率计算的题目，尤其是在高级资格的考试中，概率论的知识往往与软件工程、项目管理等实际应用场景相结合。其中，emv（Expected Monetary Value，预期货币价值）作为风险管理中的一种分析方法，有时也会出现在软考的考题中，考察考生对于风险和概率的综合理解和应用能力。
首先
原创
2024-03-20 15:41:40
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一、概率分布概率分布，是概率论的基本概念之一，主要用以表述随机变量取值的概率规律。为了使用的方便，根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。离散数据：数据由一个个单独的数值组成，其中的每一个数值都有相应概率。连续数据：数据涵盖的是一个范围，这个范围内的任何一个数值都有可能成为事件的结果。离散概率分布包括：伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布连
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2023-08-04 16:38:14
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# 教你如何在Java中实现按比例分配
## 一、引言
在编程中，按比例分配是一种常见的需求，比如在将一定数量的资源分配给多个用户时。如果想要将一个值按比例分配到多个部分，我们需要一些基本的步骤来实现这一功能。本文将以Java为例，详细讲解如何按比例分配，并提供清晰的代码示例。
## 二、流程概述
以下是实现“按比例分配”所需的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
# Java按概率获取随机数
## 概览
在Java中，实现按照一定概率获取随机数的过程可以分为以下步骤：
1. 计算概率总和
2. 生成随机数
3. 根据随机数和概率进行判断
4. 返回对应的随机数
下面将逐步介绍每个步骤需要做什么，以及对应的代码实现。
## 步骤详解
### 1. 计算概率总和
首先，需要计算概率的总和。假设我们有n个概率值，可以使用一个数组或者集合来存储这些值
原创
2023-08-15 07:20:00
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文章目录最便捷的实现方法问题背景代码实现及测试更为鲁棒的函数封装实现 最便捷的实现方法对于
概率p（0~1之间的浮点数），采用random.random()方法生成一个介于0~1之间的均匀的浮点数R，如果R<p，则执行代码，否则不执行。def random_unit(p: float):
if p == 0:
return False
if p == 1:
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2024-03-05 14:54:05
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