多项分布是二项分布的推广，描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals（和为1）和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的random.multinomial()可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案提供了相关图表绘制代码。关注公众号“LetusCoding”获取更多内容。

卡方分布是统计学中的一种连续概率分布，用于假设检验，形状由自由度(df)决定。自由度越大，分布越平缓。NumPy的random.chisquare()可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布，参数为尺度(scale)。Zipf分布常用于自然语言等幂律特征数据，参数a控制形状。NumPy的random.zipf()生成Zipf分布随机数。

Java8Stream工具类封装

NumPy的通用函数(ufunc)提供高性能的逐元素运算，支持向量化操作和广播机制，能应用于数组的数学、逻辑和比较运算。ufunc可提高计算速度，避免低效的循环，并允许自定义函数以满足特定需求。例如，ufunc实现加法比循环更高效。通过frompyfunc可创建自定义ufunc。判断函数是否为ufunc，可检查其类型是否为numpy.ufunc。ufunc练习包括数组的平方、平方根、元素积及性能对比。

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python钻石交流群【进击的python】问了一个Pythonweb开发的问题，问题如下：各位大佬，有没有python在flask框架下开发的实际案例？？？求分享二、实现过程git上肯定是有的，这里【NUS

NumPy中的简单算术运算可以通过add,subtract,multiply,divide,power,mod,remainder等函数实现，这些函数支持条件运算，并接受where参数。例如，add()实现加法，subtract()表示减法，multiply()是乘法，divide()用于除法，power()提升到幂次，mod()和remainder()计算余数。absolute()或abs()可以计算数组元素的绝对值。这些函数可用于数组或类似数组对象，返回新数组存储运算结果。

NumPy提供五种舍入小数的方法：trunc(),fix(),around(),floor(),ceil()。此外，它还支持对数运算，如log2(),log10(),log()，以及自定义底数的对数。NumPy的sum()和prod()函数用于数组求和与乘积，可指定轴进行计算，cumsum()和cumprod()实现累积求和与乘积。关注公众号"LetusCoding"获取更多内容。

locust是用python编写的一款开源接口性能测试工具，以python3为例，直接使用pip安装即可，pip3installlocust。安装完成之后可使用locustversion查看对应的版本。

随着云原生技术的发展，越来越多的应用采用容器，微服务技术，以istio为代表的服务网格就是其中最广泛使用的一种。它在业务容器创建时，自动向业务服务的pod中注入proxy容器边车，将流入和流出业务容器的网络流量全部劫持到proxy容器，经由proxy容器处理后再进行下一步转发。