C\C++有没有类似C的符号NumPy，SciPy这些Python上的优秀科学计算库

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-02 04:46 标签： 类似C的符号

random.seed() # 种子不同，产生的随机数序列也不同，随机数种子都是全局种子

要每次产生随机数相同就要设置种子，相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的；

关于种子的介绍可参见[]


简单随机生成数据相关函数

超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。
在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C（M，k）·C(N-M,n-k)/C(N,n）， C（a b）为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，此时我们称随机变量X服从超几何分布（hypergeometric distribution）。
（1）超几何分布的模型是不放回抽样。
（2）超几何分布中的参数是M,N,n上述超几何分布记作X~H(N,n,M）。

#使用hypergeometric函数初始化游戏的结果矩阵。该函数的第一个参数为罐中普通球的数量，第二个参数为“倒霉球”的数量，第三个参数为每次采样（摸球）的数量。共进行超几何分布size次。返回size个抽样结果，也就是普通球（正品）的数目。

连续分布可以用PDF（Probability Density Function，概率密度函数）来描述。随机变量落在某一区间内的概率等于概率密度函数在该区间的曲线下方的面积。

随机数可以从正态分布中产生，它们的直方图能够直观地刻画正态分布。

#绘制分布直方图和理论上的概率密度函数（均值为0、方差为1的正态分布）曲线。

从大小为n的原始样本集D中不放回得随机选取n1个样本点,得到样本集D1和剩下的样本集D1_left：

random.seed() # 种子不同，产生的随机数序列也不同，随机数种子都是全局种子

要每次产生随机数相同就要设置种子，相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的；

关于种子的介绍可参见[]


简单随机生成数据相关函数

超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。
在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C（M，k）·C(N-M,n-k)/C(N,n）， C（a b）为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，此时我们称随机变量X服从超几何分布（hypergeometric distribution）。
（1）超几何分布的模型是不放回抽样。
（2）超几何分布中的参数是M,N,n上述超几何分布记作X~H(N,n,M）。

#使用hypergeometric函数初始化游戏的结果矩阵。该函数的第一个参数为罐中普通球的数量，第二个参数为“倒霉球”的数量，第三个参数为每次采样（摸球）的数量。共进行超几何分布size次。返回size个抽样结果，也就是普通球（正品）的数目。

连续分布可以用PDF（Probability Density Function，概率密度函数）来描述。随机变量落在某一区间内的概率等于概率密度函数在该区间的曲线下方的面积。

随机数可以从正态分布中产生，它们的直方图能够直观地刻画正态分布。

#绘制分布直方图和理论上的概率密度函数（均值为0、方差为1的正态分布）曲线。

从大小为n的原始样本集D中不放回得随机选取n1个样本点,得到样本集D1和剩下的样本集D1_left：

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