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如何用计算机模拟掷硬币实验?
打开Excel，并切换到“数据”选项卡。 在“数据工具”组中，点击“数据分析”。 在弹出抛硬币游戏python代码的“数据分析”对话框中，选择“随机数生成器”。 点击“确定”按钮，进入“随机数生成器”对话框。 在“分布”选项卡中，选择“伯努利”分布。
首先，您需要选择一款可以进行计算机模拟实验的软件，例如：Python，Matlab等。这些软件都提供抛硬币游戏python代码了一系列的随机数生成函数，可以用来模拟掷硬币实验。在进行实验之前，需要通过编写代码来设定实验的参数，例如：进行几次实验，硬币正面的概率是多少等。根据需要也可以加入更多的参数。接下来，您需要编写模拟的代码。
利用计算机产生一个0到1均匀分布的随机数r，如果r0.5，则正面，否则反面。function zhengmianfanmian = yingbi()if r0.5 fprintf(正面)；else fprintf(反面)；zhengmianfanmian=0；end 概率 是度量偶然事件发生可能性的数值。
我的思路是：利用计算机产生一个0到1均匀分布的随机数r，如果r0.5，则正面，否则反面。把下面的内容复制到Matlab的M文件中，保存成zhiyingbi.m，在命令行中输入zhiyingbi就可以了。
在分布项选择“伯努利”，随机数个数设置1000，P（A）=0.5输出区域选择b2，点击确定可以看到在b列已经产生了模拟的结果，0和1，我们使用1表示正面，0表示反面，在旁边建立一个简单的统计表格。
有没有可以实现抛硬币的Python爬虫?
1、首先打开python自带的IDLE，打开IDLE并ctrl+n新建如图界面。导入random模块的choice功能。在列表中放置up和down这两个元素，这里表示正面朝上和正面朝下。因为不考虑硬币立着的奇葩设定，所以只加这个上和下。并且把列表赋予给coin这个变量。
2、简单代码演示准备工作下载并安装所需要的python库，包括：对所需要的网页进行请求并解析返回的数据对于想要做一个简单的爬虫而言，这一步其实很简单，主要是通过requests库来进行请求，然后对返回的数据进行一个解析，解析之后通过对于元素的定位和选择来获取所需要的数据元素，进而获取到数据的一个过程。
3、PySpider：PySpider是一个轻量级的分布式爬虫框架，它基于Python 3开发，提供了简单易用的API和强大的分布式爬取功能。 Gevent：Gevent是一个基于协程的网络库，可以实现高并发的网络爬取。它可以与其他爬虫框架结合使用，提高爬取效率。
4、Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航，查找，修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。
5、链接：https：//pan.baidu.com/s/1wMgTx-M-Ea9y1IYn-UTZaA 提取码：2b6c 课程简介 毕业不知如何就业？工作效率低经常挨骂？很多次想学编程都没有学会？Python 实战：四周实现爬虫系统，无需编程基础，二十八天掌握一项谋生技能。
6、Scrapy Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。
如何在Python中实现这五类强大的概率分布
概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。 离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二项分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和几何分布（geometric distribution）等。
倒数第三步可以解释为值为2的数字出现的概率为60%，4的概率为20%，5的概率为20%。 所以E(X) = 60% 2 + 20% 4 + 20%*5 = μ = 3。0-1分布（两点分布），它的随机变量的取值为1或0。
最直接的分布是均匀分布。 均匀分布是一种概率分布，其中所有结果的可能性均等。 例如，如果我们掷一个公平的骰子，落在任何数字上的概率是 1/6。 这是一个离散的均匀分布。但是并不是所有的均匀分布都是离散的——它们也可以是连续的。 它们可以在指定范围内取任何实际值。
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