二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数n（试验次数）、p（单次成功概率）和k（成功次数）定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据，Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。

泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布，参数λ表示平均速率。公式为P(k)e^(λ)(λ^k)/k!。NumPy的random.poisson()可生成泊松分布数据。当λ很大时，泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同λ下的分布及模拟电话呼叫中心。使用Seaborn可进行可视化。关注公众号LetusCoding获取更多文章。

引言随着大数据时代的到来，网页爬虫作为一种高效的数据收集工具，被广泛应用于互联网数据抓取和信息抽取。而知乎是一个知识分享平台，拥有大量的用户生成内容。通过爬虫获取知乎数据，企业和研究人员可以进行深入的数据分析和市场研究，了解用户的需求、兴趣和行为模式，从而

本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为f(x)1/(ba)，其中a和b分别为下限和上限。NumPy的random.uniform()可生成均匀分布的随机数。Seaborn可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案，包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于S形增长现象的建模，其PDF为(scale/(π(1(xloc)/scale)^2))，由位置参数loc和尺度参数scale定义。

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。

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。

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。