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python模拟函数 python编写函数模拟sum( 二 )

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1-简单的Python程序-模拟抛硬币我们这次的任务是利用Python来模拟抛硬币的情况，并且记录正面朝上占所有试验中的比率，大家是不是想起了课堂中提到过的蒲丰 ， 皮尔逊等人做的试验？当然，我们现在已经不再需要再去扔几千次，几万次硬币了；Python为我们提供了一个相当便捷的解决方案 。Python 的randint（0,1）函数可以等概率 ， 随机地返回0与1两个数，我们可以将返回的数值0记为硬币的反面，1记为硬币的正面，所以问题就转换成了：统计大量重复试验中，结果为1占总试验次数的比例 。
简单地画一个流程图，希望有助于大家理解 。
*流程图是网上使用ProcessOn画的，一个免费的在线流程图绘制平台 ， 简单容易上手，强烈安利给大家~
废话不多说，上图：
可以看见，随着硬币投掷次数的增加，正面朝上的几率逐渐稳定在0.5，这就是我们在课堂上讲过的内容：在重复试验中 ， 我们可以使用频率的稳定值作为事件发生的概率 。
怎么样 ， 是不是学到了一招？
在这个程序的基础上，我相信大家有能力进行进一步地延伸与发散 。
大家可以尝试着去完成这样三个问题：
1 ， 比较一下当投掷次数为100次，1000次与10000次的图像差别（提示：为了使区别更加显著 ， 大家可以尝试将X轴使用对数坐标表示）
好的 ， 就先写到这里，感觉有意思的话点个赞再走呗~
使用Python构造经验累积分布函数（ECDF）对于一个样本序列，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中是一个指示函数，如果，指示函数取值为1，否则取值为0，因此能反映在样本中小于的元素数量占比 。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数会趋近于真实的累积分布函数。
首先定义一个类，命名为ECDF：
我们采用均匀分布（Uniform）进行验证，导入 uniform 包，然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次，第二轮抽取1000次，比较输出的结果 。
输出结果为：
而我们知道，在真实的0到1均匀分布中，时，，从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值，因此格利文科定理得以证明 。
python语言中可以调用的函数有哪些？Python语言中有很多内置函数和标准库函数可以直接调用，同时还可以自定义函数和调用其他模块中的函数 。以下是一些常用的Python内置函数和标准库函数：
数学函数：abs(), pow(), round(), max(), min(), math库中的sin(), cos(), tan(), pi等函数 。
字符串函数：len(), str(), int(), float(), ord(), chr(), upper(), lower(), replace(), split()等函数 。
列表函数：append(), extend(), insert(), remove(), pop(), sort(), reverse()等函数 。
文件操作函数：open(), read(), write(), close()等函数 。
时间和日期函数：time(), sleep(), strftime()等函数 。
正则表达式函数：re.compile(), re.search(), re.match(), re.sub()等函数 。
网络编程函数：socket库中的socket(), bind(), listen(), accept()等函数 。
详解Python中的__new__、__init__、__call__三个特殊方法 __new__： 对象的创建 ， 是一个静态方法，第一个参数是cls 。(想想也是，不可能是self ， 对象还没创建，哪来的self)
__init__ ： 对象的初始化，是一个实例方法，第一个参数是self 。
__call__ ： 对象可call ， 注意不是类 ， 是对象 。
先有创建，才有初始化 。即先__new__，而后__init__ 。

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