python基础
1.列表常用方法
append:用于在列表末尾追加新的对象
extend:可以在列表末尾一次性追加另一个序列的多个值
count：用来统计某个元素在序列中出现的次数
index：用来查找某个值第一个匹配项的索引的位置
insert：用于将对象插入到列表中
pop：删除列表的一个元素，默认是最后一个，并且返回元素的值
remove：用于移除列表中某个值的第一个匹配项
写在前面这是HIT2019人工智能实验三，由于时间紧张，代码没有进行任何优化，实验算法仅供参考。实验要求实现贝叶斯网络的概率推导(Probabilistic Inference)具体实验指导书见github知识部分关于贝叶斯网络的学习，我参考的是这篇博客这篇博客讲述的虽然全面，但细节部分，尤其是贝叶斯网络概率推导的具体实现部分，一笔带过。然而本次实验的要求就是实现贝叶斯网络的概率推导，因此我在学习
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2024-09-10 22:06:58
25阅读
# 实现Python按照概率执行
## 1. 整体流程
为了实现Python按照概率执行，我们可以使用random模块中的random()函数生成一个随机数，然后根据这个随机数来确定执行哪个操作。具体流程如下：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入random模块 |
| 2 | 生成随机数 |
| 3 | 根据概率执行不同的操作 |
## 2.
原创
2024-06-02 03:20:43
60阅读
# Python 概率抽取详解
在开发中，概率抽取是一种常见的需求。本文将带领你一步步实现一个简单的概率抽取程序，适用于需要随机选择元素的场景，比如游戏、抽奖等。
## 流程概述
在开始编码之前，我们先理清思路，明确要实现的步骤和每一步需要用到的代码。下面是整个流程的表格展示：
| 步骤 | 说明 |
|-----
原创
2024-10-24 04:57:02
63阅读
基础知识 概率图是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型， 是概率论与图论的结合。图中的节点表示随机变量，缺少边表示条件独立假设。根据图中边的有向、无向性，模型可分为两类：有向图、无向图。
G(V,E)：变量关系图
V：顶点or节点，表示随机变量 E：边or弧 两个节点邻接：两个节点之间存在边，记为Xi ~Xj&
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2024-01-30 06:06:19
72阅读
1、基本概念概率图模型（probabilistic graphical model）是一类用图结构来表达各属性之间相关关系的概率模型，
一般而言：图中的一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边则表示变量间的相关关系，从而形成了一张“变量关系图”。概率图模型分为贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫网络（Markov Network）两大类。贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示，
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2023-08-05 20:03:00
190阅读
Python随机函数等常见的数学函数拓展dir()和dir(参数)：指数和对数随机函数（random）random模块常用的功能1、random.random();2、random.uniform(a,b);3、random.randint(a,b)4、random.randrange([start],[stop],[step])5、random.choice(sequence)6、random
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2023-09-25 09:12:10
108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
110阅读
# Python以不同概率执行不同分支
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常需要根据不同的条件执行不同的代码分支。有时候，我们希望某个分支被执行的概率较高，而另一个分支被执行的概率较低。在Python中，我们可以使用一些技巧来实现这一点。在本文中，我将向你介绍如何使用Python以不同概率执行不同分支的方法。
## 整体流程
下面是整个实现的步骤，我们可以使用一个表格来展示：
|
原创
2023-12-30 06:47:42
39阅读
## Python 根据概率随机判断是否执行操作
在编程中，我们经常需要根据一定的概率来决定是否执行某个操作。Python 提供了许多方法来实现这个功能，本文将介绍几种常见的方法，并给出相应的代码示例。
### 方法一：使用`random`模块
Python 的 `random` 模块提供了生成随机数的方法，我们可以使用其中的 `random()` 函数来生成一个 `[0, 1)` 之间的随
原创
2023-07-21 00:39:43
399阅读
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
211阅读
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
95阅读
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
200阅读
Python简介、历史及优缺点Python的简介Python是由荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido von Rossum，后面都称呼他为Guido）发明的一种编程语言。Python的历史1989年圣诞节：Guido开始写Python语言的编译器。1991年2月：第一个Python解释器诞生，它是用C语言实现的，可以调用C语言的库函数。1994年1月：Python 1.0正式发布。2000年10月：P
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2023-07-10 23:09:29
9阅读
1. MySQL中一条“更新语句”的执行流程：1.1 导语：MySQL中的“update更新”操作需要关注哪些问题：在MySQL中执行更新操作时，必然会涉及到读、写 存储在磁盘中的行数据。如果每一次的更新操作都要写进磁盘，由于磁盘的IO操作效率是很低的，这会导致更新数据的成本很高。因此，出于写数据库性能的考虑，MySQL对更新语句采用了 “先写日志，再写磁盘” 的做法（即所谓的“WAL=Write
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2024-07-30 18:57:02
48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
173阅读
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
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
## Redis有概率读取不到的实现流程
为了教会这位刚入行的小白如何实现“Redis有概率读取不到”，我们需要先了解整个实现流程。下面是一个简单的流程图，用来展示这个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[生成随机数]
C[判断是否读取不到]
D[读取数据]
E[返回数据]
A --> B
B --> C
C --> D
D
原创
2023-10-28 07:39:05
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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
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