LION:編程為什么需要概率和統計？

當你看到這樣的新聞，報道了某個娛樂圈明星投資了一家某某餐飲店。現在請思考一下，這則新聞是屬于娛樂領域還是餐飲領域呢？如果當你讀完這篇新聞大部分內容將的是餐飲行業的過去和現在以及未來。只有小部分涉及中國明星的八卦事情。

你可以覺得，這新聞屬于餐飲領域。因為大部分將餐飲領域，而只要小部分屬于娛樂八卦。如果用數字來衡量大部分和小部分，我們可以說，90%屬于餐飲領域，而只要10%屬于娛樂八卦。用數字表示了事件發生的可能性。

根據上面的例子，我們大致知道，概率就是描述這種可能性的一個數值。

Solana上NFT平臺Metaplex已在主網部署可編程的NFT:1月27日消息，Solana上NFT平臺Metaplex已在主網部署可編程的NFT，開發人員（包括NFT市場和錢包）可以使用最新的穩定版本的代幣元數據來集成新的pNFTs指令，創作者和收藏者可以查看最新的協議或平臺集成狀態，當新資產類別在NFT市場和錢包中達到大于50%的覆蓋率時，創作者將能夠通過強制將現有NFT收藏升級為pNFT。[2023/1/27 11:32:22]

隨機變量

我們知道概率和日常生活息息相關，比如天氣預報。在概率論中有很多概念。但是下面的幾個基本概念非常重要，你需要知道。

隨機變量來描述事件所有可能出現的狀態，并使用概率分布來描述每個狀態出現的可能性。而隨機變量又可以分為離散型隨機變量和連續型隨機變量。

可編程的NFT平臺Async Art已上線五位新藝術家的可編程音樂作品:7月29日，可編程的NFT平臺AsyncArt近日宣布已上線新Async音樂（AsyncMusic），有5位新藝術家在Async上發布了可編程音樂。這五位藝術家分別是重視NFT技術的女性制作Vérité、電子音樂制作人PLS&TY、獨立歌手TerraNaomi、DJMa?lstrom以及作曲家和鋼琴家CristinaSpinei。Async表示未來還將舉辦各種虛擬活動，對音樂人的獨家采訪等。[2021/7/29 1:22:23]

離散隨機變量是指其數值只能用自然數或整數單位計算的則為離散隨機變量。如明天是否下雨。

連續隨機變量是指在一定區間內可以任意取值的變量,其數值是連續不斷的.,相鄰兩個數值可作無限分割,即可取無限個數值。例如明天的雨量。

Nervos：理想的區塊鏈網絡需將虛擬機、編程模型和網絡架構結合起來:據官方消息，北京時間5月11日上午，Nervos受邀出席硅谷Crypto社區會議Silicon Valley Ethereum Meetup，Nervos高級軟件工程師Jordan Mack，社區成員Matt Quinn和SKALE Labs聯合創始人兼首席執行官Jack O'Holleran發表了主題演講，就分層架構進行了深入交流。

Nervos表示，一個理想的區塊鏈網絡，需要結合獨特的設計決策，并將虛擬機、編程模型和網絡架構結合起來，以更好地支持Layer 2協議和DApp。SKALE表示，一個理想的網絡的體系結構和一些關鍵的組件，可以提高安全性、提升交易吞吐量，并且加快DApp開發速度。

Silicon Valley Ethereum Meetup是Crypto社區中最大的Meetup組織之一，擁有4700多名成員，舉辦過100多場活動。[2020/5/11]

概念分布

動態 | 以太坊智能合約編程語言新版本Solidity0.5.11已發布:據github數據顯示，針對以太坊智能合約的編程語言新版本Solidity0.5.11已發布。據悉該版本更新了諸多功能，并能幫助開發者修復錯誤編碼。[2019/8/16]

概率分布是指數據在統計圖中的形狀，概率分布是隨機變量的概率在統計圖中的表現形式。同樣，概率分布又分為離散概率分布和連續概率分布

離散概率分布包括伯努利分布、二項分布、幾何分布和泊松分布。而連續概率分布主要是正態分布。

伯努利分布：

伯努利分布(Bernoullidistribution)是很簡單的離散分布。在伯努利分布下，隨機變量只有兩個可能的取值:1和0。隨機變量取值1的概率為p。相應的，隨機變量取值0的概率為1-p。因此，伯努利分布可以表示成:

gate.io發布上線Red編程語言（RED）交易公告:gate.io發布公告稱，將于2018年5月23日10:00開通交易（上午10點），RED總量2億枚，目前已經上線外網交易所，交易價格約0.25USD。開通交易初期流動性差，價格波動劇烈，請務必注意投資風險。RED充值和提現功能已經全部開放，用戶可以隨時充值RED或者提走RED。[2018/5/22]

即伯努利分布只有兩種可能的結果：成功和失敗

例如，投擲一次硬幣，出現正面，記錄為1，出現反面，記錄為0。而拋硬幣的結果要么正面朝上，要么反面朝上，所以拋硬幣的結果服從伯努利分布。

Billions項目組數組包importnumpyasnpBillions項目組統計計算包的統計模塊fromscipyimportstatsBillions項目組第2步，Billions項目組它返回一個列表，列表中每個元素表示隨機變量中對應值的概率p=0.5Billions項目組第3步，繪圖plt.plot(X,pList,marker='o',linestyle='None')plt.vlines(X,0,pList)Billions項目組y軸文本plt.ylabel('概率')Billions項目組顯示圖形plt.show()

二項分布

二項分布可以從計數的角度來理解。n次測試，如果隨機變量為k，意味著其中的k次成功，n-k次失敗。從n次實驗中挑選k個，根據計數原理，共有(nk)(nk)種可能。其中的每種可能出現的概率為pk(1?p)n?k)pk(1?p)n?k)。因此，二項分布可以表示成為:

即二項分布度量的是在n次伯努利試驗中正好有k次成功的概率。

例如，連續10次拋硬幣，正面朝上的次數就符合二項分布.

Billions項目組數組包importnumpyasnpBillions項目組統計計算包的統計模塊fromscipyimportstatsBillions項目組做某件事情的次數p=0.5Billions項目組第2步，Billions項目組它返回一個列表，列表中每個元素表示隨機變量中對應值的概率pList=stats.binom.pmf(X,n,p)pListBillions項目組x軸文本plt.xlabel('隨機變量：拋硬幣正面朝上次數')Billions項目組標題plt.title('二項分布：n=%i,p=%.2f'%(n,p))Billions項目組導入包Billions項目組繪圖包importmatplotlib.pyplotaspltBillions項目組第k次做某件事情，才取到第1次成功Billions項目組做某件事情成功的概率，這里假設每次表白成功概率都是60%p=0.6X=np.arange(1,k+1,1)XBillions項目組求對應分布的概率:概率質量函數(PMF)Billions項目組分別表示表白第1次才成功的概率，表白第2次才成功的概率，表白第3次才成功的概率，表白第4次才成功的概率，表白第5次才成功的概率pList=stats.geom.pmf(X,p)pListBillions項目組x軸文本plt.xlabel('隨機變量：表白第k次才首次成功')Billions項目組標題plt.title('幾何分布：p=%.2f'%p)Billions項目組導入包Billions項目組繪圖包importmatplotlib.pyplotaspltBillions項目組定義隨機變量，已知某路口發生事故的頻率是每天五次，那么此處一天內發生k次事故的概率是多少？mu=5Billions項目組求對應分布的概率：概率質量函數plist=stats.poisson.pmf(x,mu)plistBillions項目組設定均值K=int(K)Billions項目組np.random.randn(1000)+K為創造1000個均值為K的點，服從正態分布，np.random.poisson()為服從泊松分布fig=plt.figure(figsize=(10,5))Billions項目組對進行開方coef=1/(sqrt_2pi*sig)Billions項目組-1/mypow=powercoef*(np.power((data-avg),2))Billions項目組cofe乘e的mypow次方Y=foriinrange(100):S=guass(X,K,std)Y.append(S)plt.plot(X,Y,label='Normal')plt.legend(,facecolor='white')plt.show()

總結

在真實的世界里，我們通常只能觀測到一些數據，而無法事先知道，是什么模型產生了這些數據，這時候就要依賴統計學。所以，海量數據的分析、實驗和機器學習，都離不開統計學。

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