PYTHON ВЕРОЯТНОСТЬ 1 К 13

Python - один из наиболее популярных языков программирования в мире, используемый для решения различных задач: от создания веб-приложений до научных вычислений и анализа данных. Одно из интересных применений Python - это использование его для моделирования вероятности.

Python позволяет легко работать с вероятностными распределениями. Например, с помощью библиотеки NumPy можно создать массивы, которые содержат случайные числа из определенного распределения. Для создания массива, содержащего случайные числа с вероятностью 1 к 13, мы можем использовать следующий код:

import numpy as np
array = np.random.choice([0,1], size=1000, p=[12/13, 1/13])

В этом коде мы создаем массив из 1000 элементов, который содержит только 0 или 1. Вероятность того, что элемент равен 1, задается с помощью параметра p. Здесь мы устанавливаем вероятность 1 на 13, что соответствует тому, что из 13 случайных событий, произойдет только одно.

Теперь, когда у нас есть массив случайных чисел, мы можем выполнить различные операции с ними. Например, мы можем вычислить количество случайных чисел, равных 1:

count = np.count_nonzero(array == 1)

В этом коде мы используем функцию count_nonzero для подсчета элементов в массиве, которые равны 1. Заметим, что количество элементов, которые равны 0, будет равно 1000 - count.

Мы также можем вычислить другие характеристики распределения - такие как среднее и стандартное отклонение:

mean = np.mean(array) # среднее значение массива
std = np.std(array) # стандартное отклонение массива

Здесь мы используем функции mean и std библиотеки NumPy, чтобы вычислить среднее и стандартное отклонение массива. В результате мы можем оценить, насколько далеко наше распределение случайных чисел от среднего значения и какова дисперсия в наших данных.