现在数据分析、深度学习等技术越来越普及,普通程序员完全可以参与开发。
而概率分布是数据分析和深度学习的数学基础,小编就给各位制作了一组《零基础Python做数据分析》。
本组视频会帮你:复习数学基础,分析生活中的案例,使用Python实现 。
本节课介绍二项概率分布,包括数学理论、案例、代码实战!
1.1
内容
1.2
视频内容
1.3
源代码、效果图
#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
fromscipyimportstats
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
n =5
x =2
p =0.1
bin_m = stats.binom.pmf(x, n, p)# 对于x,如果是一个整数,返回的就是一个概率
print(bin_m)
arr = [1,2,3,4,5]
bin_m = stats.binom.pmf(arr, n, p)# 对于x ,是一个数组,返回的就是概率的数组
print(bin_m)# 数组
# plt.plot(arr, bin_m, "o-") # x y 坐标
# 模拟多次试验,来展示二项概率分布图
bin_mm = stats.binom.rvs(n=500,p=0.1,size=10000)# size是试验10000次
print(bin_mm)
print("期望 = ", np.mean(bin_m))
print("标准差 = ", np.std(bin_m))
plt.hist(bin_mm,bins=500,normed=True)
plt.show()
(效果图)
1.4
心得分享
“知识”和“能力”是两码事,知识丰富并不代表你有运用知识的能力,所以对于任何一个“知识”,我都会通过这种方式讲解:
1、什么是?(知识)
这个知识是怎么定义的?生活中有哪些场景?
2、怎么学?(过程)
通过案例+实战(本文指Python编程);
3、怎么用?(能力)
如何将“知识”应用到生活中;
这也是“实战”的意义!
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多年编程经验,精通Java、Python、NodeJs、C++等;
目前致力于深度学习、大数据分析研发工作;
我们都是程序员!
这里是程序员实战基地!
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