python counter類
多集計數器是多集的自然表示，多集是元素可以多次出現的集合。您可以使用is_subset之類的集合操作來擴充套件counter：您可以is_subset在scrabble之類的遊戲中使用它來檢視給定的一**塊是否可用於拼寫給定的單詞。
概率質量函式
您還可以擴充套件「計數器」以表示概率質量函式(pmf)。normalize計算頻率的總和並進行除法，得到加到1的概率。__add__列舉所有值對，並返回代表和分布的新pmf。__hash__並且__id__使保偏光纖雜湊的; 這不是最好的方法，因為它們是可變的。因此，此實現帶有警告，如果您使用pmf作為金鑰，則不應對其進行修改。更好的選擇是定義乙個凍結的pmf。render以準備繪製的形式返回值和概率：
使用pmf物件
例如，我們可以製作乙個表示6面模具的pmf物件。
新增運算子
使用加法運算子，我們可以計算兩個骰子之和的分布。
計算分布
使用numpy.sum，我們可以計算三個骰子的和的分布。然後繪製結果(使用pmf.render)
貝葉斯統計
套件是表示一組假設及其概率的pmf;它提供bayesian_update，可以根據新資料更新假設的概率。suite是乙個抽象的父類。子類應提供一種可能性方法，用於評估給定假設下資料的可能性。bayesian_update遍歷假設，評估每個假設下資料的可能性，並相應地更新概率。然後，它重新規範化pmf。
套件示例
例如，我將使用suite解決think bayes第3章中的「骰子問題」 ：
「假設我有一盒骰子，其中包含4面骰子，6面骰子，8面骰子，12面骰子和20面骰子。如果您曾經玩過《龍與地下城》，您就會知道我在說什麼。假設我從盒子中隨機選擇乙個骰子，將其擲骰並得到6。我擲每個骰子的概率是多少?」
我將首先列出代表骰子的pmfs：
骰子套件
接下來，我將定義dicesuite，該繼承bayesian_update自suite並提供likelihood。data是觀察到的模頭輥，本例中為6。hypo是我可能已經猜到的假想死亡;為了獲得資料的可能性，我從給定的模具中選擇給定值的概率。
更新發行版
最後，我使用骰子列表例項化從每個骰子對映到其先驗概率的suite。預設情況下，所有骰子的優先順序相同。然後，我使用給定值更新分布並列印結果：
另乙個更新
如預期的那樣，消除了4面模具。現在它的概率為0。6面模具最有可能，但8面模具仍然很有可能。現在，假設我再次擲骰子並得到8。我們可以使用新資料再次更新套件。現在6面模具已被淘汰，8面模具很有可能，而我滾動20面模具的機會不到10%。這些示例說明了counter類的多功能性，counter類是python使用不足的資料結構之一。
摘自：
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