探索 Pyrr: Python 中的几何计算库Pyrr 是一个基于 Python 的几何计算库，它提供了大量的算法和函数，用于处理向量、矩阵、点和其他几何数据类型。什么是 Pyrr？Pyrr 是一个轻量级且高效的几何计算库，旨在简化在 Python 程序中进行几何操作的过程。该库支持多种类型的向量、矩阵和点，并提供了一系列方便实用的功能，如矢量加法、减法、乘法、除法，以及旋转、缩放和平移等变换操作
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2024-08-14 22:26:55
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离散分布退化分布 若r.v. 只取常数值c，即 ,这时分布函数为： 把这种分布称为退化分布或者单点分布。伯努利分布 在一次实验中，事件A出现的概率为 ,不出现的概率为 ,若用 记事件A出现的次数，则 仅取值0或1，相应的概率分布为这个分布称为伯努
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2024-01-30 02:33:59
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# 教你实现 Python 超几何分布
超几何分布是一种描述在没有放回的情况下，从有限总体中抽取样本的随机变量分布。其应用场景广泛，常常用于统计学、质量控制以及其他领域。现在，我们将通过一步步的方式来实现 Python 中的超几何分布。
## 实现流程
下面是实现 Python 超几何分布的基本流程：
| 步骤 | 操作
原创
2024-10-15 06:26:45
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# 超几何分布及其在 Python 中的应用
## 什么是超几何分布？
超几何分布是一种离散概率分布，用于描述在没有替换的情况下，从一个有限的总体中抽取样本的时机的成功概率。它主要用于解决以下类型的问题：从一堆物品中抽取一部分，询问其中有多少个符合特定条件的物品。
### 超几何分布的公式
超几何分布的概率计算公式如下：
\[
P(X = k) = \frac{{\binom{K}{k}
原创
2024-10-12 07:00:13
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目录前言1 什么是几何分布1.1 常规定义1.2 另外一种定义2 几何分布在概率分布中的定位3 几何分布的 概率，期望，方差4 为什么叫几何分布 （几何=等比）4.1 先需要了解算术平均数和几何平均数4.2 第1：几何布分布的，各个项之间，就是等比数据，公比为 (1-p )4.3 第2：几何布分布每个中间的项，都是前后两个数的几何平均数，因此得名5 几何分布的期望5
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2024-03-13 19:43:44
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几何分布（Geometric Distribution）是一种离散概率分布，用于描述一次次独立重复试验中，第一次成功所需的试验次数。 一、定义在一系列独立的伯努利试验中（每次试验只有两种结果：“成功”或“失败”），设：每次试验成功的概率为 p失败的概率为 1−p几何分布随机变量 X 表示第一次成功出现在哪一轮，取值为 1,2,3,…&nb
Tkinter模块是Python内置的GUI模块，安装好Python后，Tkinter就自动安装好了。这篇博客主要是讲解控件的几何布局。所有的Tkinter组件都包含专用的几何管理方法，这些方法是用来组织和管理整个父配件区中子配件的布局的。Tkinter提供了截然不同的三种几何管理类：pack、grid和place。pack() pack几何管理采用块的方式组织配件，在快速生成界面设计中广泛采用
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2024-01-03 11:09:17
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在概率论和统计学中，几何分布是描述了在一系列独立的伯努利试验中，第一次成功所需的试验次数的概率分布。它常常被用来描述在一系列独立事件中，第一次成功所需的事件次数。在Python中，我们可以使用scipy库来计算几何分布函数。
```python
from scipy.stats import geom
# 定义几何分布的参数
p = 0.3
# 计算在第n次试验时成功的概率
n = 5
pr
原创
2024-04-08 03:42:05
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# Python计算超几何分布的科普
超几何分布是一种离散概率分布，常用于通过抽样过程（例如不放回抽样）来描述成功和失败的情况。与二项分布不同，超几何分布不具有独立性，即每次抽样会影响总体情况。本文将通过Python来介绍超几何分布的概念、公式及其应用，同时提供可视化示例，帮助您更好地理解这一分布。
## 超几何分布的定义
超几何分布通常用于描述以下情况：
- 一个有限的总体，其中包含少量
# 如何用 Python 计算超几何分布
超几何分布是一种统计分布，用于描述在没有放回的情况下，从有限总数中提取样本的概率分布。本文将教你如何使用 Python 计算超几何分布，并展示相应的饼状图。
## 流程概述
我们将按照以下步骤进行超几何分布的计算：
| 步骤 | 说明 |
|------|-------------------
原创
2024-10-17 13:38:20
225阅读
# 超几何分布及其Python实现
## 什么是超几何分布
超几何分布是概率论中的一种离散概率分布，用于描述在不放回的情况下，从一个有限的总体中抽取样本时的成功概率。与其他分布（比如二项分布）不同的是，超几何分布关注的是在每次抽取后，总体中成功元素的数量是如何变化的。
在超几何分布中，我们通常用以下几个参数来定义分布：
- **N**: 总体中元素的总数
- **K**: 总体中成功元素的
原创
2024-08-17 04:44:53
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# Python实现超几何分布
超几何分布是概率论中的一种离散概率分布，描述了从有限总体中抽取不放回的样本时成功次数的概率分布。在超几何分布中，每次抽取成功的概率是不固定的，随着每次试验的进行而改变。
## 超几何分布的数学表达式
超几何分布的概率质量函数为：
$$P(X = k) = \frac{{C(N, k)C(N - n, n - k)}}{{C(N, n)}}$$
其中，$N$
原创
2024-05-05 05:48:37
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输入物品总数(N)、次品总数(M)、取样本数(n)、样本次品数(X)，点击计算按钮，可快速求出超几何分布概率(P)和累积超几何分布概率(P)。超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了从有限N个物件(其中包含M个指定种类的物件)中抽出n个物件，成功抽出该指定种类的物件的次数(不放回)。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。超几何分布概率定义举例说明：一般的，在含有M
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2024-07-12 02:15:32
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# 使用Python实现超几何分布图
超几何分布是统计学中一种重要的离散概率分布，主要用于描述从有限总体中不放回抽取的对象的概率分布。为了帮助你理解如何在Python中实现超几何分布图，我将提供一个详细的流程和代码示例。
## 实现流程
我们可以通过以下步骤来实现超几何分布图：
| 步骤 | 说明 |
|------|---------
题目大意： Matt去发快递，快递点有N个职员，职员处理一个客户的时间服从指数分布：f(t)=λe−λt,其中的参数λ为职员的效率，现在给出每个职员的效率，同时给了一个场景：现在每个职员都有且只有客户在服务中，此人还从信息牌得知了每个职员已经为当前客户服务了c时间，题目中也给出了，一旦有客户被服务完毕，则这个人就立刻去接受服务。问在此场景下，这个人发快递需要的时间的期望是多少
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2023-05-18 15:02:31
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二项分布与超几何分布是两个非常重要的、应用广泛的概率模型，实际中的许多问题都可以利用这两个概率模型来解决．在实际应用中，理解并区分两个概率模型是至关重要的．下面举例进行对比辨析．引例 袋中有8个白球、2个黑球，从中随机地连续抽取3次，每次取1个球．求：（1）有放回抽样时，取到黑球的个数\(X\)的分布列；（2）不放回抽样时，取到黑球的个数\(Y\)的分布列．解：（1）有放回抽样时，取到的黑球数\(
这篇博客将介绍另一个离散分布：超几何分布(Hypergeometric distribution)，其自变量X定义为从N个有限物品中抽出n个物品，成功抽出指定种类的物品的个数。对于二项分布和几何分布，它们均基于伯努利试验，每次试验结果的发生概率是不变的，而超几何分布试验结果的概率会随着每一次试验的发生而改变。以随机抽样为例，二项分布试验和几何分布试验是有放回抽样(总体数量保持不变)，因此每次试验结
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2023-11-09 14:38:57
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超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。
在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C（M，k）·C(N-M,n-k)/C(N,n）， C（a b）为古典概型的组合形式，a为下限，b为
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2024-01-15 13:49:28
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一、摘要几何分布很简单，描述的是重复进行伯努利试验，直到成功一次时进行的试验次数n的概率分布。例如掷骰子直到1点向上时所进行的试验次数。几何分布是离散型概率分布，要么就试验1次时成功，要么2次时成功，...。没有1.5次时成功的说法 。 二、几何分布公式几何分布概率分布列为：其中p表示一次试验成功的概率。期望:, 方差: 三、概率直方图(python计算)
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2023-09-16 23:53:59
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目录1超几何分布 Hypergeometric distribution 1.1 超几何分布的定义1.2 为什么叫超几何分布 1.3 超几何分布的公式 （2种公式）1.3.1 超几何分布的公式1 （总体型公式）1.3.2 超几何分布的公式2 （拆分型公式）1.4 超几何分布的分布图
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2023-11-23 17:25:21
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