机率套装2介绍

机率套装2是一个强大的数学计算库，专门用于进行随机事件的模拟和计算。该套装包含了多种常用的随机数生成算法和概率分布模型，可以方便快捷地进行数量级较大的模拟，帮助程序员和研究者快速验证他们的假设。

特点

• 包含了多种随机数生成算法，包括线性同余法、Mersenne Twister、XORShift 算法等；

• 支持多种常见概率分布，包括正态分布、泊松分布、指数分布、伽马分布等；

• 可以进行大规模的随机取样和模拟，方便进行模拟研究和数据分析；

• 支持多种随机数生成参数的设置，可以自定义生成随机数的范围和概率分布。

示例代码

import random
import numpy as np

# 生成10000个服从正态分布的随机数
samples = np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=10000)

# 计算均值和标准差
mean = np.mean(samples)
std = np.std(samples)

# 输出结果
print("均值 = ", mean)
print("标准差 = ", std)

import random

# 使用Mersenne Twister算法生成10个随机整数
random.seed(123)
for i in range(10):
    print(random.randint(0, 100))

安装方法

可使用 pip 工具安装：

pip install random2

总结

机率套装2是一个功能强大的数学计算库，可以方便快捷地进行随机事件和概率分布的模拟和计算。它的易用性和高效性使得它成为了程序员和研究者们必备的工具之一。