# numpy 是開源的數學計算擴充套件庫，裡面有很多數值計算api，用來儲存和處理矩陣
import numpy as np
a =[1,
2,4,
5,3,
12,12,
23,43,
52,11,
22,22,
22]a_mean=np.mean(a)
# to acqirue mean value
a_mid=np.median(a)
print
('a_mean is :'
,a_mean)
print
('a_mid'
,a_mid)
'''scipy是乙個高階的科學計算庫，scipy一般都是操控numpy陣列來進行科學計算，
scipy包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函式、快速傅利葉變換、
訊號處理和影象處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算。
'''from scipy import stats
a_m =stats.mode(a)[0
][0]
print
("a的眾數:"
,a_m)
import pandas as pd
#將一維陣列轉成pandas的series，然後呼叫pandas的mode()方法
ser=pd.series(a)
a_m=ser.mode(
)print
('a的眾數：'
,a_m)
import numpy as np
a_var=np.var(a)
a_std1=np.square(a_var)
a_std2=np.std(a)
a_mean=np.mean(a)
a_cv=a_std1/a_mean
print
("a的方差:"
,a_var)
print
("a的方差:"
,a_std1)
print
("a的方差:"
,a_std2)
print
("a的變異係數:"
,a_cv)
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot # 直接匯入這個類
data=
list
(np.random.randn(
10000))
#生成標準正態分佈的隨機數（10000個）
pyplot.hist(data,
10000
,facecolor=
'g',alpha=
0.5)
pyplot.show(
)
概率論與數理統計
概率論與數理統計是研究和揭示隨機現象統計規律性的一門數學學科。1，有一類現象，在一定條件下必然發生，這類現象稱為確定性現象。例如，石子必然下落，同性電荷必然相互排斥。2，在試驗或觀察之前不能預知確切的結果，但是在大量重複試驗或觀察下，結果卻呈現出某種規律性。這種在大量重複試驗或觀察中所呈現出的固有規...
概率論與數理統計 2
看乙個例子 盒子中有5個球,其中3個紅球,隨機取2個,注意問的問題?取到1個紅球的概率至少取到乙個紅球的概率無法取到紅球的概率取到2個紅球的概率取到紅球的個數 1 4的概率都是乙個數值,而取到紅球的個數則可能是0,1,2,但這些結果是隨機的，那麼稱取到紅球的個數為乙個隨機變數,並且求出各個取值的概率...
概率論與數理統計 3
扔硬幣不是正就是反 扔骰子的點數是1,2,3,4,5,6 打靶要麼中標要麼不中 這些結果數值都是明確可以取值的.稱為離散型隨機變數 圓的角度 0 360,可以有小數點 某人上班8點到9點之間到,這個結果集無法列舉 乙個燈泡的使用壽命 這些數值都無法列舉,但可在其範圍內取任一實數就稱為連續型隨機變數 ...