:编程为什么需要概率和统计？_

当你看到这样的新闻，报道了某个娱乐圈明星投资了一家某某餐饮店。现在请思考一下，这则新闻是属于娱乐领域还是餐饮领域呢？如果当你读完这篇新闻大部分内容将的是餐饮行业的过去和现在以及未来。只有小部分涉及中国明星的八卦事情。

你可以觉得，这新闻属于餐饮领域。因为大部分将餐饮领域，而只要小部分属于娱乐八卦。如果用数字来衡量大部分和小部分，我们可以说，90%属于餐饮领域，而只要10%属于娱乐八卦。用数字表示了事件发生的可能性。

根据上面的例子，我们大致知道，概率就是描述这种可能性的一个数值。

ZkSync发布Java、Go和Python编程语言的新SDK:金色财经报道，zkSync宣布，为了让开发者更容易使用zkSync 2.0的功能，ZkSync新发布了Java、Go和Python编程语言的SDK。[2022/11/2 12:06:49]

随机变量

我们知道概率和日常生活息息相关，比如天气预报。在概率论中有很多概念。但是下面的几个基本概念非常重要，你需要知道。

随机变量来描述事件所有可能出现的状态，并使用概率分布来描述每个状态出现的可能性。而随机变量又可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。

离散随机变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散随机变量。如明天是否下雨。

连续随机变量是指在一定区间内可以任意取值的变量,其数值是连续不断的.,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值。例如明天的雨量。

TrustBase自主研发波卡智能合约编程语言SubScript:据官方消息，TrustBase基于波卡智能合约独立开发编程语言SubScript，用于优化波卡生态中的开发体验。Subscript是一个用于Polkadot Wasm智能合约的编程语言，可以提供WebAssembly原生的的智能合约编程环境和IDE支持。相对于当前Parity官方维护的ink!语言，Subscript无需rust编程基础，任何具备web开发基础的DApp开发者都可以快速上手Subscript语言。Subscript此前已获得Web3基金会的官方资助。

TrustBase是一个支持跨链消息的波卡Wasm智能合约平行链，为开发者提供了方便易用的合约语言及编程工具，DApp开发者不需要拍卖波卡中继链插槽，就可以访问波卡的XCMP跨链消息。[2020/12/19 15:46:32]

概念分布

动态 | eToro利用编程语言在区块链上进行衍生品交易:总部位于以色列的交易所平台eToro推出了一种新的编程语言，旨在简化衍生品交易。这种被称为Lira的语言将降低结算金融合同所涉及的风险，并使利用以太坊区块链上的资产创造新的衍生产品成为可能。eToroX Labs还推出了一个演示交易平台，允许散户和机构投资者开始交易衍生品。（coindesk）[2019/9/15]

概率分布是指数据在统计图中的形状，概率分布是随机变量的概率在统计图中的表现形式。同样，概率分布又分为离散概率分布和连续概率分布

离散概率分布包括伯努利分布、二项分布、几何分布和泊松分布。而连续概率分布主要是正态分布。

伯努利分布：

伯努利分布(Bernoullidistribution)是很简单的离散分布。在伯努利分布下，随机变量只有两个可能的取值:1和0。随机变量取值1的概率为p。相应的，随机变量取值0的概率为1-p。因此，伯努利分布可以表示成:

声音 | 上海证券交易所前总工程师：CBDC未来十年内应该能实现可编程:据中国金融信息网报道，上海证券交易所前总工程师、“中国分布式总账基础协议联盟(China Ledger)”技术委员会主任白硕在研讨会上表示，法定数字货币(CBDC)未来十年内应该能实现可编程，将再造全新的区块链支付生态。白硕认为，第一步CBDC将不进入大众市场，而是在中央银行和商业银行之间进行大额资金流通。第二步进入大众流通市场，但是不赋予可编程功能。第三步，CBDC将被赋予可编程功能。CBDC技术储备都在那，可能头几年关注居多，中央银行会采取相对审慎的态度，后几年推进可能加速。[2018/8/14]

即伯努利分布只有两种可能的结果：成功和失败

万向肖风：从可编程货币到可编程金融，再到可编程经济才是区块链最有价值的部分:4月17日，全球普惠区块链峰会在新跃社科大学开幕，万向区块链肖风博士发表了《区块链与账户革命》主题的演讲。他表示，一切从可编程货币，就变成了可编程的金融，从可编程的金融就进化到了可编程的经济。这个前景才是区块链带给我们最有价值的东西，否则它和其他计算机技术的进步就没有区别了。[2018/4/18]

例如，投掷一次硬币，出现正面，记录为1，出现反面，记录为0。而抛硬币的结果要么正面朝上，要么反面朝上，所以抛硬币的结果服从伯努利分布。

Billions项目组数组包importnumpyasnpBillions项目组统计计算包的统计模块fromscipyimportstatsBillions项目组第2步，Billions项目组它返回一个列表，列表中每个元素表示随机变量中对应值的概率p=0.5Billions项目组第3步，绘图plt.plot(X,pList,marker='o',linestyle='None')plt.vlines(X,0,pList)Billions项目组y轴文本plt.ylabel('概率')Billions项目组显示图形plt.show()

二项分布

二项分布可以从计数的角度来理解。n次测试，如果随机变量为k，意味着其中的k次成功，n-k次失败。从n次实验中挑选k个，根据计数原理，共有(nk)(nk)种可能。其中的每种可能出现的概率为pk(1?p)n?k)pk(1?p)n?k)。因此，二项分布可以表示成为:

即二项分布度量的是在n次伯努利试验中正好有k次成功的概率。

例如，连续10次抛硬币，正面朝上的次数就符合二项分布.

Billions项目组数组包importnumpyasnpBillions项目组统计计算包的统计模块fromscipyimportstatsBillions项目组做某件事情的次数p=0.5Billions项目组第2步，Billions项目组它返回一个列表，列表中每个元素表示随机变量中对应值的概率pList=stats.binom.pmf(X,n,p)pListBillions项目组x轴文本plt.xlabel('随机变量：抛硬币正面朝上次数')Billions项目组标题plt.title('二项分布：n=%i,p=%.2f'%(n,p))Billions项目组导入包Billions项目组绘图包importmatplotlib.pyplotaspltBillions项目组第k次做某件事情，才取到第1次成功Billions项目组做某件事情成功的概率，这里假设每次表白成功概率都是60%p=0.6X=np.arange(1,k+1,1)XBillions项目组求对应分布的概率:概率质量函数(PMF)Billions项目组分别表示表白第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项目组x轴文本plt.xlabel('随机变量：表白第k次才首次成功')Billions项目组标题plt.title('几何分布：p=%.2f'%p)Billions项目组导入包Billions项目组绘图包importmatplotlib.pyplotaspltBillions项目组定义随机变量，已知某路口发生事故的频率是每天五次，那么此处一天内发生k次事故的概率是多少？mu=5Billions项目组求对应分布的概率：概率质量函数plist=stats.poisson.pmf(x,mu)plistBillions项目组设定均值K=int(K)Billions项目组np.random.randn(1000)+K为创造1000个均值为K的点，服从正态分布，np.random.poisson()为服从泊松分布fig=plt.figure(figsize=(10,5))Billions项目组对进行开方coef=1/(sqrt_2pi*sig)Billions项目组-1/mypow=powercoef*(np.power((data-avg),2))Billions项目组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()

总结

在真实的世界里，我们通常只能观测到一些数据，而无法事先知道，是什么模型产生了这些数据，这时候就要依赖统计学。所以，海量数据的分析、实验和机器学习，都离不开统计学。

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