12模块与包模块通俗地理解为.py文件，里面定义了变量、函数和类。需要的时候就可以导入这些模块。执行步骤1.在python模块加载路径中查找相应的模块文件2.将模块文件编译成中间代码3.执行模块文件中的代码12.1模块分类1.内置模块，也叫标准库，比如说random，time，大概有200多个2.第三方模块，也称为第三方库，使用pipins

在使用Python的过程中，我最喜欢的就是Python的各种第三方库，能够完成很多操作。下面就给大家介绍22个通过Python构建的项目，以此来学习Python编程。大家也可根据项目的目的及提示，自己构建解决方法，提高编程水平。①骰子模拟器目的：创建一个程序来模拟掷骰子。提示：当用户询问时，使用random模块生成一个1到6之间

场景：现在有一个list:1,2,3,4,5,6，我需要把这个list在输出的时候，是以一种随机打乱的形式输出。专业点的术语：将一个容器中的数据每次随机逐个遍历一遍。注意：不是生成一个随机的list集。环境：Python3.6解决方案：方案一：有人可能会通过Random内

代码函数详解tf.random.truncated\_normal()函数tf.truncated\_normal函数随机生成正态分布的数据，生成的数据是截断的正态分布，截断的标准是2倍的stddev。zip()函数zip() 函数用于将可迭代对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象。如果各个可迭代对象的

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。

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。

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。

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。