计算期望值的库
random-variable的Python项目详细描述
##什么？
实现有限集上随机变量期望值的标准数学语法
这最好用一个例子来解释：
````
定义一个随机变量
>x=随机变量（骰子）
计算并打印期望值
打印（平均值：，e[x]x]）
打印（一负平均值：，e[1-x]）
打印（两倍平均值：，e[x*x*x*x*x*2]
打印（两倍平均值：'，e[x*x*x*2]
打印（两倍平均值：'，e[x*x*x*x*2]
print（'标准偏差：'，(E[X**2]-E[X]**2)**0.5)
print('skewness:', E[(X-E[X])**3]/E[(X-E[X])**2]**1.5)
print('kurtosis:', E[(X-E[X])**4]/E[(X-E[X])**2]**2)
print('some other complex expectation value:', E[sin(2*X)*cos(X+1)])
```
(works in both python 2 and python 3)
## License
BSD v3 - Created by Prof. Massimo Di Pierro (DePaul 2018年
实现有限集上随机变量期望值的标准数学语法
这最好用一个例子来解释：
````
定义一个随机变量
>x=随机变量（骰子）
计算并打印期望值
打印（平均值：，e[x]x]）
打印（一负平均值：，e[1-x]）
打印（两倍平均值：，e[x*x*x*x*x*2]
打印（两倍平均值：'，e[x*x*x*2]
打印（两倍平均值：'，e[x*x*x*x*2]
print（'标准偏差：'，(E[X**2]-E[X]**2)**0.5)
print('skewness:', E[(X-E[X])**3]/E[(X-E[X])**2]**1.5)
print('kurtosis:', E[(X-E[X])**4]/E[(X-E[X])**2]**2)
print('some other complex expectation value:', E[sin(2*X)*cos(X+1)])
```
(works in both python 2 and python 3)
## License
BSD v3 - Created by Prof. Massimo Di Pierro (DePaul 2018年
欢迎加入QQ群-->： 979659372
