Numpy лежит в основе многих библиотек, с которыми нам предстоит работать. Например, Pandas построен на базе библиотеки numpy, которая реализует ряд математических функций, алгебраических структур данных, таких как векторы и матрицы и операции над ними. Конечно numpy используется и напрямую без Pandas. Посмотрим на основные её возможности. Базовые возвожности библиотеки Numpy массивы, они же векторы и матрицы. Также в NumPy реализованы разные функции К слову тип распределения - нормальное или равномерное - определяет вероятности выпадения того или иного случайного значения...

Рассмотрим инструментарий нормального распределения в Python и ключевые аналитические кейсы. Для работы с ним можно использовать модуль stats библиотеки scipy. В частности, с помощью функции norm можно создать само распределение, у которого есть методы для проведения типичных операций: Допустим, вы владеете магазином, в котором товары сбываются по нормальному закону со средним 500 и стандартным отклонением 100. Для визуализации кейса можно использовать следующий код: Перечисленные выше методы понадобятся для подсчета разных статистик...