本教程将首先将pygame安装到您的Python编程环境中，然后引导您创建一个模板以使用pygame和Python 3开发游戏。...f变量返回None，表示该模块在此特定环境中不可用。 设置显示表面 从这里开始，我们需要设置我们的游戏显示表面。...在函数中，我们将传递显示分辨率的参数，该参数是一对表示元组中宽度和高度的数字。...，让我们运行程序： python our_game.py 当我们运行该文件时，将弹出一个800x600的窗口。...想要了解更多关于安装pygame并创建用于开发游戏的模板的相关教程，请前往腾讯云+社区学习更多知识。
来源：Deephub Imba本文约2800字，建议阅读8分钟本文我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。...a 和 b 之间连续均匀分布的概率密度函数 (PDF) 如下： 让我们看看如何在 Python 中对它们进行编码： import numpy as np import matplotlib.pyplot...正态分布的概率密度函数如下： σ 是标准偏差，μ 是分布的平均值。要注意的是，在正态分布中，均值、众数和中位数都是相等的。...因此，如果随机变量 X 是对数正态分布的，则 Y = ln(X) 具有正态分布。 这是对数正态分布的 PDF： 对数正态分布的随机变量只取正实数值。因此，对数正态分布会创建右偏曲线。...指数分布的概率密度函数如下： λ 是速率参数，x 是随机变量。
PDF、CDF、CCDF图的区别 PDF：连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。...CDF：能完整描述一个实数随机变量x的概率分布，是概率密度函数的积分。随机变量小于或者等于某个数值的概率P（X<=x）即：F(x) = P(X<=x)。...←概率密度函数PDF→ 图中阴影面积=随机选择一个小于x的值的概率=总体中小于x的所有值所占比例 上面的pdf描述了CDF的变化趋势，即曲线的斜率。...，百分点函数 #ppf分位点函数（CDF的逆）即累计分布函数的逆函数（分位点函数，给出分位点返回对应的x值）。...#scipy.stats.norm.ppf(0.95， loc=0，scale=1)返回累积分布函数中概率等于0.95对应的x值（CDF函数中已知y求对应的x）。
本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及机器学习中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例，文章旨在提供一个全面而深入的理解。...接着，我们会探讨似然函数在分类问题和回归问题中的应用，并使用Python和PyTorch代码段进行示例演示。...对于离散随机变量，这个概念被称为概率质量函数（Probability Mass Function, PMF）。 区别与联系 角色互换: 在概率密度函数中，参数是固定的，我们考虑数据的变化。...数学性质: 概率密度函数需要满足概率的公理（如非负性，积分（或求和）为1），而似然函数没有这样的要求。...似然函数与生成模型：在非监督学习和生成模型（如GANs）中，似然函数的概念有时会被重新定义或拓展，以适应更复杂或高维的数据结构。
在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。 均匀分布 最直接的分布是均匀分布。均匀分布是一种概率分布，其中所有结果的可能性均等。...a 和 b 之间连续均匀分布的概率密度函数 (PDF) 如下： 让我们看看如何在 Python 中对它们进行编码： import numpy as np import matplotlib.pyplot...正态分布的概率密度函数如下： σ 是标准偏差，μ 是分布的平均值。要注意的是，在正态分布中，均值、众数和中位数都是相等的。...因此，如果随机变量 X 是对数正态分布的，则 Y = ln(X) 具有正态分布。 这是对数正态分布的 PDF： 对数正态分布的随机变量只取正实数值。因此，对数正态分布会创建右偏曲线。...指数分布的概率密度函数如下： λ 是速率参数，x 是随机变量。
其中谈到一个点： 当知道X的概率密度为f(x)时，什么样的函数h能把x变换成均匀分布的信号？...当然有了这个抽象之后，答案很容易上网就能够查到，具体如下[^tjjs]： 用大白话说： 变量x服从概率密度是f(x)的分布，概率分布函数是F(x)[^gainian], ?...相反如定理1.1-2，假设目标分布的密度函数f(x),求取概率分布F(x)，之后求逆F(x)^-1，然后将R[R~U(0,1),即R服从0,1之间的均匀分布]作为逆函数的输入，变换后值的累积分布将是F(...究竟如何在具体的领域中衡量一个系统信息的概率分布并如何构造转换函数，这些领域中大量的牛人肯定能解决这个问题。 上次在知乎看到一个题目，关于密码破译，不知是不是欧阳大神的回答，貌似很像。...3. zhihu:在连续随机变量中，概率密度函数（PDF）、概率分布函数、累积分布函数（CDF）之间的关系是什么？
计算概率分布的相关参数时，一般使用 scipy 包，常用的函数包括以下几个： pdf：连续随机分布的概率密度函数 pmf：离散随机分布的概率密度函数 cdf：累计分布函数 百分位函数（累计分布函数的逆函数...st.f.ppf(0.95, dfn=2, dfd=12) # 自由度为 2, 12 的 F 分布在 0.95 处的逆函数值 3.8852938346523933 补充拓展：给定概率密度,生成随机数 python...对于上面的第二步，可以分成两类： 1、当CDF的逆函数好求时，直接根据公式求取， 2、反之当CDF的逆函数不好求时，用数值模拟方法 自己的理解：为什么需要根据cdf的逆去获得x？...由步骤3可知，我们首先生成[0，1)的均匀随机数，此随机数作为cdf的y，去映射到cdf的x（若用cdf的逆函数表示则是由x映射到y），可以参考上图的右上，既然cdf的y是均匀随机的，那么对于cdf中同样范围的...) 以上这篇python 计算概率密度、累计分布、逆函数的例子就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过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。...a 和 b 之间连续均匀分布的概率密度函数 (PDF) 如下： 让我们看看如何在 Python 中对它们进行编码： import numpy as np import matplotlib.pyplot...正态分布的概率密度函数如下： σ 是标准偏差，μ 是分布的平均值。要注意的是，在正态分布中，均值、众数和中位数都是相等的。...这是对数正态分布的 PDF： 对数正态分布的随机变量只取正实数值。因此，对数正态分布会创建右偏曲线。...指数分布的概率密度函数如下： λ 是速率参数，x 是随机变量。
连续随机变量的概率密度函数大致表示样本取某一特定值的概率。...=0.3989423> 当从同一个分布中独立抽取多个样本时(我们通常假设)，样本值1，…，的概率密度函数是每个个体的概率密度函数的乘积: 可以很容易地用一个例子来计算上面的问题。...X = [-0.5, 0, 1.5] np.prod(tfd.Normal(0, 1).prob(X)) 0.01819123 现在，我想直观地告诉大家概率密度函数和似然函数之间的区别。...从概率密度函数开始，我们知道它们是样本1，…，的函数。参数被认为是固定的。因此当参数已知时，我们使用概率密度函数，找出相同样本1，…，的概率。...我们先创建一个正态分布随机变量并从中取样。
若以下公式成立，则称非负可积函数f(x)为概率密度函数(probability density function, pdf)，而此时的X则为连续型随机变量。 ? 由于： ?...所以，连续型随机变量的概率密度函数是其分布函数的导数，即： ?...假设a=0，b=1，则Python实现该区间的概率密度函数为： def uniform_pdf(x): return 1 if x >=0 and x < 1 else 0 如果h的值取值为0.1...取其中一个区间[0.2, 0.3)，则随机变量落在这个区间中的概率就为1/10，即P(x)=h*f(x)，此时h为0.1, f(x)在[0.2, 0.3)区间返回1，故而P(x) = 0.1。...此时，若用φ(x)表示概率密度函数，用Φ(x)表示分布函数。则公式为： ? ? 正态分布的cdf不是一个初等函数，在python中可以调用math库中的erf来实现。
graph LR A[概率密度函数 \] -->|描述 \| B(概率密度 \) C[概率密度估计 \] -->|估计 \| A(概率密度函数 \) 在对随机变量进行密度估计的过程中，需要执行几个步骤...密度直方图 直方图是这样一种图，它首先将观察结果分组到各个箱子(bin)中，然后计算每个箱子中的事件数量。每个箱子里的计数或观察频率然后用条形图表示，箱子在x轴上，频率在y轴上。...KDE其实就是一个数学函数，它返回随机变量给定值的概率。Kernel(核函数)能够有效地平滑或插值随机变量结果范围内的概率，使得概率和等于1。...我们也知道当bins增到到样本的最大值时，就能对样本的每一点都会有一个属于自己的概率，但同时会带来其他问题，样本中没出现的值的概率为0，概率密度函数不连续，这同样存在很大的问题。...Note: 核密度估计其实就是通过核函数（如高斯）将每个数据点的数据+带宽当作核函数的参数，得到N个核函数，再线性叠加就形成了核密度的估计函数，归一化后就是核密度概率密度函数了。
graph LR A[概率密度函数] -->|描述| B(概率密度) C[概率密度估计] -->|估计| A(概率密度函数) 在对随机变量进行密度估计的过程中，需要执行几个步骤。...密度直方图 直方图是这样一种图，它首先将观察结果分组到各个箱子(bin)中，然后计算每个箱子中的事件数量。每个箱子里的计数或观察频率然后用条形图表示，箱子在x轴上，频率在y轴上。...KDE其实就是一个数学函数，它返回随机变量给定值的概率。Kernel(核函数)能够有效地平滑或插值随机变量结果范围内的概率，使得概率和等于1。...[non-param] 我们也知道当bins增到到样本的最大值时，就能对样本的每一点都会有一个属于自己的概率，但同时会带来其他问题，样本中没出现的值的概率为0，概率密度函数不连续，这同样存在很大的问题。...Note: 核密度估计其实就是通过核函数（如高斯）将每个数据点的数据+带宽当作核函数的参数，得到N个核函数，再线性叠加就形成了核密度的估计函数，归一化后就是核密度概率密度函数了。
Python适合面向对象的编程，因为它允许类的定义以及组合和继承。Python没有访问说明（如C ++的public，private）。 在Python中，函数是第一类对象。它们可以分配给变量。...[:: - 1]用于反转数组或序列的顺序。 Q22、如何在Python中随机化列表中的元素？ 可以使用shuffle函数进行随机列表元素。...迭代器是可以遍历或迭代的对象。 Q24、如何在Python中生成随机数？ random模块是用于生成随机数的标准模块。...可以使用Random的实例来显示创建不同线程实例的多线程程序。其中使用的其他随机生成器是： randrange(a,b)：它选择一个整数并定义[a，b]之间的范围。...这两个函数之间的区别在于前者返回已删除的值，而后者则不返回。 Q48、Python有OOps概念吗？ Python是一种面向对象的编程语言。这意味着可以通过创建对象模型在python中解决任何程序。
对每个桶来说，我们可以记录变量值出现在桶里的次数。例如，我们可以扔 10,000 次骰子，每次骰子会产生 6 个可能的值，我们可以创建 6 个桶。并记录每个值出现的次数。 我们可以根据这些值作图。...想象一下，当你根据这样的信息做决定时，你的信心有多充足。 概率分布函数 正态分布的概率密度函数是： ? 概率密度函数本质上是连续随机变量取某些值的概率。...例如想知道变量出现在 0 到 1 之间，它的概率就能通过概率密度函数求出。 如果你用计算好的概率密度函数绘制概率分布曲线，那么给定范围的曲线下的面积就描述了目标变量在该范围内的概率。...概率分布函数是根据多个参数（如变量的平均值或标准差）计算得到的。 我们可以用概率分布函数求出随机变量在一个范围内取值的相对概率。...举个例子，我们可以记录股票的日收益，把它们分到合适的桶中，然后找出未来收益概率在 20~40% 的股票。 标准差越大，样本波动越大。 如何用 Python 找出特征分布？
专注于生物方向的数据分析，一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。 注：对随机变量及其取值规律的研究是概率论的核心内容。在上一个小结中，总结了随机变量的概念以及随机变量与事件的联系。...随机变量与事件 ---- 随机变量的本质是一种函数（映射关系），在古典概率模型中，“事件和事件的概率”是核心概念；但是在现代概率论中，“随机变量及其取值规律”是核心概念。...图2：连续型随机变量的概率密度分布函数 常见的连续型随机变量包括以下几种： 均匀分布 指数分布 正态分布 概率密度函数的性质 所有的概率密度函数f(x)都满足下面的两条性质； 所有满足下面两条性质的一元函数也都可以作为概率密度函数...常见的随机变量的性质见下表： 表1：常见的随机变量的性质 概率质量函数 vs 概率密度函数 概率质量函数和概率密度函数不同之处在于：概率质量函数是对离散随机变量定义的，本身代表该值的概率；概率密度函数是对连续随机变量定义的...累计分布函数 vs 百分位数点函数 累积分布函数的定义为 ，因此累积分布函数是给定x求概率； 百分位数点函数是累积分布函数的反函数，是已知概率求符合该条件的x.
Python没有访问说明（如C ++的public，private）。 在Python中，函数是第一类对象。它们可以分配给变量。类也是第一类对象 编写Python代码很快，但运行比较慢。...[:: – 1]用于反转数组或序列的顺序。 Q22、如何在Python中随机化列表中的元素？ 可以使用shuffle函数进行随机列表元素。...该方法定义为： random.random()方法返回[0,1]范围内的浮点数。该函数生成随机浮点数。随机类使用的方法是隐藏实例的绑定方法。...可以使用Random的实例来显示创建不同线程实例的多线程程序。其中使用的其他随机生成器是： randrange(a,b)：它选择一个整数并定义[a，b]之间的范围。...这两个函数之间的区别在于前者返回已删除的值，而后者则不返回。 Q48、Python有OOps概念吗？ Python是一种面向对象的编程语言。这意味着可以通过创建对象模型在python中解决任何程序。
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