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。

可编程隐私网络Aleo正重置网络以推出Finalize功能:5月11日消息，可编程隐私网络Aleo正在重置网络以推出Finalize功能，该功能将允许Aleo在继续支持隐私的同时实现以太坊的最佳性能，譬如通过Finalize，Aleo上的Uniswap将在公开兑换金额的同时，保持用户的身份隐私，同时提供ZK的隐私和可扩展性的好处。[2023/5/11 14:56:50]

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。

动态 | Cosmos将为用户提供三种不同编程语言:区块链互操性项目Cosmos将为用户提供至少三种不同编程语言的选择。第一种为Ethermint，它是以太坊智能合约语言Solidity的直接复制品；第二种为Secure EcmaScript（SES），这是由区块链初创企业Agoric为安全智能合约部署而构建的JavaScrip版本。第三种是摩根大通区块链团队前负责人Stuart Popejoy与区块链平台服务提供商Kadena合作发布的混合区块链智能合约编程语言PACT。（Coindesk）[2019/8/6]

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。

概念分布

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

动态 | Polkadot开发公司Parity推出流式编译器Lightbeam，优化WASM编程:跨链项目Polkadot开发公司Parity推出用于优化WASM的流式编译器Lightbeam。Parity表示使用流式编译器的主要原因是，在区块链的语境中有必要严格限制编译时间，因而开发Lightbeam的目标是在Wasmtime中进行初始编译，并发挥开发框架Substrate智能合同子系统中主编译引擎的作用[2019/6/16]

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:

计算机科学家开发新的编程语言，让智能合约开发更方便:计算机科学家Mark Miller、Dean Tribble、Brian Warner和Bill Tulloh已经成立了一家新创业公司，以开发一种基于javascript的安全、区块链无关的编程语言。该公司已经获得了种子轮融资，投资方包括Naval Ravikant、Polychain Capital和Zcash公司。这种编程语言将允许程序员以一种更直观、更安全的方式进行编码，同时允许进行目前智能合约测试中所难以进行的正式验证过程。通过基于流行的编程语言javascript来创建，该公司的创始人认为，该语言将向更广泛的开发者开放智能合约开发。[2018/5/22]

BitFlyer聘请编程语言的共同创始人作为顾问:BitFlyer聘请了编程语言Objective-C的创始人之一Tom Love作为顾问，帮助其扩展企业区块链技术。首席运营官Bartek Ringweski说，Tom Love将在战略和技术方面向BitFlyer提供建议。BitFlyer特别希望利用Tom Love的经验，帮助自己建立在\"miyabi\"私链上，这是他称作“世界上最快的区块链”，能够每秒处理2,000到4,000次交易。[2018/4/6]

即伯努利分布只有两种可能的结果：成功和失败

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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