高斯分布和二项分布

高斯类：

属性：

• mean (float) 表示分布的平均值。
• stdev (float) 表示分布的标准差。
• data_list（浮点数列表）从数据文件中提取的浮点数列表。

方法：

• 初始化（自我，平均值=0，标准差=1）

• read_data_file(self, file_name) 从 txt 文件中读取数据的函数。txt 文件每行应该有一个数字（浮点数）。数字存储在数据属性中。Args：file_name（字符串）：要读取的文件的名称返回：无

• calculate_mean(self) 函数计算数据集的平均值。参数：无

    Returns: 
    	float: mean of the data set
  

• calculate_stdev(self, sample=True) 函数计算数据集的标准差。Args: sample (bool): 数据代表样本还是总体返回: float: 数据集的标准差

• plot_histogram(self) 函数使用 matplotlib pyplot 库输出实例变量数据的直方图。参数：无 返回：无

• pdf(self, x) 高斯分布的概率密度函数计算器。args：x(float)：计算概率密度函数的点返回值：float：概率密度函数输出

• plot_histogram_pdf(self, n_spaces = 50) 绘制数据的归一化直方图和沿同一范围绘制概率密度函数图的函数 Args：n_spaces (int)：数据点数 返回：list：pdf 图的 x 值列表：pdf 图的 y 值

• add (self, other) 函数将两个高斯分布相加 Args: other (Gaussian): Gaussian instance Returns: Gaussian: Gaussian distribution

• repr (self) 函数输出高斯实例的特征参数：无返回：字符串：高斯的特征

二项式

属性

• mean (float) 表示分布的平均值。
• stdev (float) 表示分布的标准差。
• data_list（浮点数列表）从数据文件中提取的浮点数列表。
• p (float) 表示事件发生的概率
• n (int) 总试验次数

方法

• 初始化（自我，p=.5，n=20）

• calculate_mean(self)：从 p 和 n 计算平均值的函数 Args：无 返回：float：数据集的平均值

• calculate_stdev(self)：计算 p 和 n 的标准差的函数。Args：无返回：float：数据集的标准差

• replace_stats_with_data(self)：
  从数据集计算 p 和 n 的函数 Args：无 返回：float：p 值 float：n 值

• plot_bar(self)：使用 matplotlib pyplot 库输出实例变量数据的直方图的函数。参数：无
  返回：无

• pdf(self, k)：高斯分布的概率密度函数计算器。args：k(float)：计算概率密度函数的点返回值：float：概率密度函数输出

• plot_bar_pdf(self)：绘制二项分布的 pdf 的函数 Args：无 返回：列表：pdf 图的 x 值 list：pdf 图的 y 值

• add (self, other)：
  函数将两个具有相等 p 的二项分布相加 Args：其他 (Binomial)：二项式实例 返回：Binomial：二项式分布

• repr (self):
  输出二项式实例特征的函数 Args: None 返回: string: 高斯的特征