1.Python里面如何实现tuple和list的转换？答：直接使用tuple和list函数就行了，type()可以判断对象的类型2.什么是lambda函数？它有什么好处?答：lambda 表达式，通常是在需要一个函数，但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用，也就是指匿名函数lambda函数：首要用途是指点短小的回调函数lambda [arguments]:expression>>&
使用Redis实现抢红包1、开发环境MyEclipse10、tomcat7、SSM、Redis、Mysql5、jdk72、使用注解方式配置Redis在RootConfig.java中创建一个RedisTemplate对象@Bean(name="redisTemplate")
public RedisTemplate initRedisTemplate(){
JedisPoolConfig po
``` public static function getFixRand($weight) { if ((int)$weight 100) { return 1; } $weightArr = [ 1 = $weight, 2 = 100 $weight, ]; $result = ''; //概
原创
2021-08-05 15:32:17
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# 使用Python以固定的概率产生随机数
在数据科学和编程中，我们经常需要生成随机数。有时，我们希望根据特定的固定概率生成这些随机数。在这篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现这一目标。
## 流程概述
下面是我们实现这一功能的主要步骤：
| 步骤序号 | 步骤描述 |
|----------|-----------
原创
2024-09-03 06:59:33
30阅读
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我们确定
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2023-11-16 13:54:42
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python统计分布和概率 When studying statistics, you will inevitably have to learn about probability. It is easy lose yourself in the formulas and theory behind probability, but it has essential uses in both
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2023-09-12 11:33:27
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1. 古典概型中条件概率的计算条件概率是将样本空间限制在上，的概率。因此，我们可以利用《概率统计Python计算：解古典概型问题》定义的函数P(A, S)，计算古典概型中的条件概率。这只需对两个参数A和S分别传递和即可。例1 一盒子装有4只产品，其中有3只一等品，1只二等品。从中无放回地抽取产品两次，每次任取一只。设事件为“第一次取到的是一等品”，事件为“第二次取到的是一等品”。求条件概率。解：
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2023-08-28 14:09:43
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概率分布抽样-离散random.randint(a,b) # 离散均匀分布 random.randrange([start,]stop[,step]) # 离散均匀分布 离散指数分布-缺失！ 伯努利分布-缺失！ 二项分布-缺失！ 几何分布-缺失！ 泊松分布-缺失！概率分布抽样-伪连续random.uniform(a,b) # 均匀分布 random.random() a=0、b=1的均匀分布 ra
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2023-07-12 21:48:15
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实验一抛硬币试验的模拟利用python产生一系列0和1的随机数，模拟抛硬币试验。验证抛一枚质地均匀的硬币，正面向上的频率的稳定值为0.5。 实验步骤 （1）生成0和1的随机数序列，将其放入列表count中；也可用函数表示。 （2）统计0和1出现的次数，将其放入a中。a[0],a[1]分别表示0和1出现的次数。 （3）画图展示每次实验正面向上出现的频率import matplotlib.pyplot
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2023-08-14 15:49:10
161阅读
在本文中，将给大家介绍常见的8种概率分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验
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2023-08-06 12:02:53
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random模块实现了这种分布的伪随机数生成器，随机数可以被应用于数学、安全等领域，并且也经常被嵌入算法中，用以提高算法效率，在机器学习算法中对随机数的设定是必要的一步，并且随机数的设定会影响算法的好坏。random模块提供的函数是基于random.Random类的隐藏实例的绑定方法，几乎所有模块函数都依赖于基本函数random()，random()函数在半开放区间[0.0, 1.0)内均匀生成随
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2023-08-06 21:17:40
263阅读
离散型概率分布二项分布二项试验满足以下条件的试验成为二项试验：试验由一系列相同的n个试验组成；每次试验有两种可能的结果，成功或者失败；每次试验成功的概率是相同的，用p来表示；试验是相互独立的。设x为n次试验中的成功的次数，由于随机变量的个数是有限的，所以x是一个离散型随机变量。x的概率分布成为二项分布。Python实现>>> import numpy as np
>>
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2023-08-08 13:42:12
291阅读
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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算法很简单，x是我们最终要输出的数字，只要它不在[0, 3)范围内，就不断地调用Rand5来更新它。直观地看，算法输出的数字只有0、1、2这三个，而且对任何一个都没有偏袒，那么显然每个数字的概率都是1/3，那让我们来严格地计算一下。以输出0为例，看看概率是多少。x的第一个有效数值是通过Rand5得到的。Rand5返回0的概率是1/5，如果这事儿发生了，我们就得到了0， 否则只有当Rand5返回3或
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2023-08-10 19:50:51
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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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# 如何实现真实概率与预测概率的比较
在数据科学和机器学习中，比较真实概率与预测概率的任务是理解模型的准确性以及性能的重要一步。本文将逐步引导你完成这个任务，包括必要的步骤和代码示例。我们将使用Python来实现这个流程。
## 流程概述
我们将按照以下步骤进行比较：
| 步骤 | 描述 |
| -------
文章目录3.1.2 随机变量及其分布3.1.3 随机变量的数字特征 import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')3.1.2 随机变量及其分布# 随机种子 → 种子
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2024-04-12 14:17:04
238阅读
使用Python实现马尔科夫随机场、蒙特卡洛采样等随机过程算法的前提，就是用Python实现概率的计算。并不只是数值计算，而是能够将随机模拟中常用的各种概率相关的操作，都能用计算机的数据结构来表达，其关键在于对【随机变量】的适当定义处理。因此本文介绍一下概率分布在Python中定义的一种数据结构。一个概率分布的组成要素包含：随机变量、变量的维度、变量不同取值状态的对应概率值。在一个有向图中(贝叶斯
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2023-08-22 18:26:04
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某班级有n个人，(n<=365)问至少有两个人的生日在同一天的概率有多大？由于如果使用公式的话365^300次方计算量很大,所以使用迭代的方式for n in range(1, 366):
s = 1
for i in range(n):
s *= (365 - i) / 365
print(n, 1-s)n=50 时 已经很大了组合数的计算,默认使用小数,可以指定使用整数计算from sc
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2023-06-05 15:15:49
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0. 前言之前挖的坑还没有填完，又开始挖新坑了。这次是关于概率图模型的读书笔记。先说一下大致规划，读书笔记总共分三部分，分别是概率图的表示、推理与学习。之前准备单独列一章应用的，不过考虑到应用这部分资料应该是最多的，就干脆偷个懒，把常见模型的相关知识分布到三个章节中提一下算了。这系列笔记主要是在读Koller的经典教材《概率图模型》[1]时做的，还有部分内容参考了其他一些书籍或文章。个人非常推荐这
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2024-06-13 21:15:47
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