Xác suất đơn giản là khả năng một sự kiện nào đó sẽ xảy ra. Bất cứ khi nào chúng tôi không chắc liệu một sự kiện có khả năng xảy ra hay không, chúng tôi nghĩ về xác suất của một số kết quả nhất định. Việc phân tích các sự kiện bị chi phối bởi xác suất được gọi là thống kê. Trong bài đăng trước của tôi, tôi đã thảo luận về cách sử dụng Python để tính toán một số thống kê và bài đăng đó có thể được tìm thấy tại đây
Tính toán một số thống kê với Python
Tôi đã xem một video trên YouTube về khoa học dữ liệu và cố gắng tạo lại mã đã được viết bằng R…
con trăn. tiếng Anh đơn giản. io
Trong bài đăng này, tôi dự định thảo luận về cách tính một vài xác suất đơn giản bằng ngôn ngữ lập trình Python. Để bắt đầu, công thức tính xác suất được hiển thị bên dưới
Với công thức tính xác suất trong tay, việc tính toán nó bằng Python là một vấn đề tương đối đơn giản. Vì không cần thư viện và chỉ sử dụng toán học cơ bản, các ví dụ tôi đã sử dụng bên dưới có thể được tạo bằng bất kỳ số lượng trình thông dịch miễn phí nào. Trên thực tế, để chứng minh quan điểm của mình, tôi đã dùng thử chương trình trên một trình thông dịch trực tuyến miễn phí khác, Replit, và ảnh chụp màn hình bên dưới cho thấy kết quả mà tôi đạt được
Nhưng thực sự, tôi thích sử dụng google Colab hơn vì nó là một phần của nhóm chương trình Google, tôi đã viết chương trình bằng nền tảng trực tuyến miễn phí này. Tôi chỉ muốn chứng tỏ rằng mặc dù Google Colab là trình thông dịch mà tôi lựa chọn, nhưng đôi khi tôi vẫn sử dụng Replit. Tuy nhiên, mọi trình thông dịch đều không hoàn hảo và tôi phải nói rằng rất khó sử dụng nhiều thư viện trong Replit, vì vậy nếu thư viện là cần thiết, Google Colab có thể là lựa chọn tốt hơn [nhưng điều đó phụ thuộc vào loại chương trình được mã hóa bởi vì
Vì không cần thư viện để chạy chương trình, lập trình viên chỉ cần bắt đầu viết mã
Ví dụ đầu tiên tôi thử là tung đồng xu. Tôi muốn biết xác suất tung mặt ngửa và xác suất tung mặt sấp. Trong cả hai trường hợp, xác suất là 0. 5, hoặc 50%
Ví dụ thứ hai là lấy một khối màu xanh ra khỏi túi có 3 màu vàng, 2 màu xanh lam và 1 màu đỏ. Vì có 2 khối màu xanh nên xác suất để rút được khối màu xanh là 2/6 hoặc ⅓, bằng 0. 33 hoặc 33%
Ví dụ tiếp theo là xác suất lăn được con số 5 trên mặt xúc xắc 6 mặt là bao nhiêu. Xác suất lăn được 5 là ⅙ hoặc 16. 7%
Tiếp tục với ví dụ về tung một con súc sắc, xác suất tung một số chẵn là bao nhiêu? . 5 hoặc 50%
Trong ví dụ tiếp theo, tôi muốn biết xác suất rút được một quân bài ngửa từ một cỗ bài. Vì có 12 quân bài ngửa trong một bộ bài, nên xác suất rút được một quân bài ngửa là 12/52 hoặc 3/13, tương đương với 0. 23 hoặc 23%
Tiếp tục với việc sử dụng một bộ bài làm ví dụ, xác suất rút được một quân vua đỏ từ một bộ bài là bao nhiêu? . 03 hoặc 3%
Ví dụ cuối cùng là chọn một nguyên âm từ bảng chữ cái tiếng Anh. Có 5 nguyên âm và 26 chữ cái trong bảng chữ cái, vì vậy xác suất chọn một nguyên âm là 5/26, bằng 0. 19 hoặc 19%
Tóm lại, xác suất là thứ mà mọi cá nhân mong muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu nên học
Tôi đã chuẩn bị một bài đánh giá mã đi kèm với bài đăng trên blog này, có thể xem tại đây. - https. //www. youtube. com/watch?v=CZH6J_SyaGU
Thêm nội dung tại PlainEnglish. io. Đăng ký nhận bản tin hàng tuần miễn phí của chúng tôi. Theo dõi chúng tôi trên Twitter, LinkedIn, YouTube và Discord
Tạo biến ngẫu nhiên nhị thức $X$ và tính hàm khối lượng xác suất [PMF] hoặc hàm mật độ tích lũy [CDF] của nó. Chúng tôi yêu thích thư viện số liệu thống kê scipy vì nó xác định tất cả các chức năng mà bạn quan tâm đối với một biến ngẫu nhiên, bao gồm kỳ vọng, phương sai và thậm chí cả những thứ chúng tôi chưa nói đến trong CS109, như entropy. Ví dụ này khai báo $X \sim \text{Bin}[n = 10, p = 0. 2]$. Nó tính toán một số thống kê về $X$. Sau đó, nó tính toán $P[X = 3]$ và $P[X \leq 4]$. Cuối cùng, nó tạo ra một vài mẫu ngẫu nhiên từ $X$
from scipy import stats
X = stats.binom[10, 0.2] # Declare X to be a binomial random variable
print X.pmf[3] # P[X = 3]
print X.cdf[4] # P[X