22 - 让概率和统计容易到起飞 ｜【深入随机】
本帖最后由 不二如是 于 2020-2-22 13:18 编辑上一讲我们感受到用 NumPy 可视化概率的方便，本次继续深入。
如果需要抽奖，就要让随机点在不同位置上出现的概率不一样。
那么 rand() 和 randint() 就不能用啦，至少是 randn() 或者 normal() 。
用什么描述概率呢？
公式可以！
但我们要用标准正态函数来实现，导入库：
我们随机生成 99 个标准随机正态数：
结果有正有负，上一讲玩的是三维空间，本次来看二维的。
顺便学一下新的作图方法：
越靠近中心概率越高，所以颜色会重，反之，越往外越浅。
还可以 hist2d() 画颜色块来表示：
印证上面我说的中间概率最高！
如果鱼油觉得数据量 n 太低，我们来 100000 次吧：
但中间部分，我们肉眼就看不出来区别，因为都很密，此时就要用到刚才说的 hist2d：
bins 值越大，显示越细致。
如果好还想知道：
最大值，最小值，方差之类的统计怎么办？
问得好：
**** Hidden Message *****
我们用代码来看看：
以此为：最小值，最大值，求和，平均数，方差，标准差
这些数据怎么用，就是你的事情啦～
因为我们知道了最小值和最大值不超过正负 5，所以通过 hist() 指定区间画直方图：
能看出中间的数很多，将 bins 设置的数越大越细分，效果越明显。
下一讲我们来模拟抽奖。
源代码：
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