亲爱的朋友们，1月31日晚上8:30，由哈尔滨工业大学博士毕业、前之江实验室高级研究专员张立赛博士将为大家奉上一场别开生面的技术讲座，带你一探GPTStore的全新视角。别错过这场探索未来的盛宴！在本次讲座中，我们将简要介绍GPTStore的概念，深度剖析

NumPy数组迭代NumPy数组迭代是访问和处理数组元素的重要方法。它允许您逐个或成组地遍历数组元素。基本迭代我们可以使用Python的基本for循环来迭代NumPy数组。一维数组迭代：pythonimportnumpyasnparrnp.array(1

NumPy分割数组NumPy提供了np.arraysplit()函数来分割数组，将一个数组拆分成多个较小的子数组。基本用法语法：pythonnp.arraysplit(array,indicesorsections,axisNone)array：要分割的N

NumPy数组排序排序数组排序数组意味着将元素按特定顺序排列。顺序可以是数字大小、字母顺序、升序或降序等。NumPy的ndarray对象提供了一个名为sort()的函数，用于对数组进行排序。示例：pythonimportnumpyasnparrnp.arr

随机数据分布什么是数据分布？数据分布是指数据集中所有可能值出现的频率，并用概率来表示。它描述了数据取值的可能性。在统计学和数据科学中，数据分布是分析数据的重要基础。NumPy中的随机分布NumPy的random模块提供了多种方法来生成服从不同分布的随机数。

大家好，我是Python进阶者。一、前言前几天在Python白银交流群【fashjon】问了一个Python库的问题，问题如下：用python开发一个类似的交互查询系统.用什么库方便？二、实现过程这里【啥也不懂】给了一个指导：PYQT这里【kimi】也给了

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的random.normal()可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

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。