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  • print(“骰子为1点的概率是”, total1/100,"%") print(“骰子为2点的概率是”, total2/100,"%") print(“骰子为3点的概率是”, total3/100,"%") print(“骰子为4点的概率是”, total4/100,"%") print(“骰子为5...

    import random

    def randomSum():
    total1 = total2 = total3 = total4 = total5 = total6 = 0
    for i in range(10000):
    a = random.randint(1,6)
    if a == 1:
    total1 += 1
    elif a == 2:
    total2 += 1
    elif a == 3:
    total3 += 1
    elif a == 4:
    total5 += 1
    elif a == 5:
    total6 += 1
    print(“骰子为1点的概率是”, total1/100,"%")
    print(“骰子为2点的概率是”, total2/100,"%")
    print(“骰子为3点的概率是”, total3/100,"%")
    print(“骰子为4点的概率是”, total4/100,"%")
    print(“骰子为5点的概率是”, total5/100,"%")
    print(“骰子为6点的概率是”, total6/100,"%")

    randomSum()

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  • ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201810/29/1540797164_797182.jpg) :如上图所示: 总共4组数字,每组1-6,数字出现概率如图中右侧。请大佬指教一下实现的思路,谢谢!
  •  它的每一位数字虽然都是通过精确计算得出来的,但是会不会存在着随着圆周率位数的增加,各个数字出现概率一样呢,然后就这问题我开始了尝试,首先,当然是要有数据了,从百度文库里找到了个圆周率前100万位的...

             很早之前想过一个问题,就是圆周率既然那么没有规律,这其中会不会有什么规律呢,然后发现了一个规律,那就是,没有规律……

            它的每一位数字虽然都是通过精确计算得出来的,但是会不会存在着随着圆周率位数的增加,各个数字出现的概率一样呢,然后就这问题我开始了尝试,首先,当然是要有数据了,从百度文库里找到了个圆周率前100万位的文档,可是发现虽然整理的很好,文档里却总会每隔50位数出现一些汉字告诉我现在已经有多少位了

     

            本来直接读取文档就好了,你这不是刁难我吗,而且每10位的数字还是连在一起的,我只就干脆当成字符来读取,但是要注意,一个汉字是有两个码值的,想来也是符合逻辑的,每个数字都是在-128到128之间,也就是说可以显示256*256个也就是65536个汉字,完全是够用的,然后我就要读取数据喽,另一个问题又来了,比如会有如下情况“这里是前50位”“这里是前150位”很明显这两句话长度是不一样的,我只好再写一个函数告诉程序下一次要跳过多少个字符→_→,然后就好喽,运行的也很快,一下子就算出来了0到9这10个数字分别有多少个,然后再计算它们分别占了多少个百分比

     

    很明显从图中的数据可以看出,随着读取数据的增加,每种数字出现的概率越来越趋向于平均,于是得出不严谨的结论:随着位数的增加,各个数字出现的概率是趋向于平均的。

            虽然这并不严谨,但是就和之前抛硬币得出次数越多越趋向于二分之一一样,没有人能抛无数次硬币来证明这个猜想,所以,当我们没办证明一个东西是错的,但是在人类的能力活动范围内发现它都是对的,那么我觉得它被认为是正确的也没有什么关系,对和错这两个概念都是相对于我们人类自己而言的,花草树木才不管谁对谁错。

            因为我们往往把普遍的能接受的认为是对的,那么错的东西只能是暂时的,思想总是在不停改变,好了不哲学了,下面是实现这一功能的具体源码,另外附加圆周率前100万位文档(用的时候记得把文档名字改成“123”)

     

    #include<stdio.h>

    #include<ctype.h>    //打开,关闭文档时要用的头文件

     

     

    //求位数的函数(用来跳过没用的信息)

    int wei(int a){
    int b=1,i=10;
    for(;;){
    if(a/i>=1){
    i=i*10;
    b++;
    }
    else break;
    }
    return b;
    }


    main(){
    int num;
    printf("请输入要检索的圆周率位数:");
    scanf("%d",&num); 
    FILE *fp;
    char a[num],ss;
    int  s[10]={0},i,j,m,ans=0,n;
    float p[10];
    if((fp=fopen("123.txt","r"))==NULL){    //打开文档
    printf("找不到文档\n");
    exit(0);
    }
    for(i=0;i<num;i++){ 
    if(i%10==0&&i!=0){
    ss=fgetc(fp);    //跳过空格
    ss=fgetc(fp);
    }
    if(i!=0&&i%50==0){
    ans=ans+50;
    n=wei(ans);
    for(j=0;j<12+n;j++){
    ss=fgetc(fp);    //跳过没用的那句话
    }
    }
    a[i]=fgetc(fp);
    }
    fclose(fp);    //记得要关好
    for(i=0;i<num;i++){
    s[a[i]-48]++;    //把字符码值变成对应数字
    }
    for(i=0;i<10;i++){
    p[i]=((float)(s[i]))/((float)(num))*100;    //计数
    }
    printf("\n\n");
    for(i=0;i<10;i++){
    printf("%d出现%d次 百分比:%.3f\n\n",i,s[i],p[i]);    //打印
    }
    return 0;

    圆周率前100万位.txt

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  • 区别于形式语言进行自然语言处理,语言模型在自然语言处理中不关心句子的语法,而是关心这个句子出现概率,即使一个句子完全符合语法逻辑,但是在语料库中未出现,我们仍然可以认为这个句子出现概率为0。...

    一、前言

    区别于形式语言进行自然语言处理,语言模型在自然语言处理中不关心句子的语法,而是关心这个句子出现的概率,即使一个句子完全符合语法逻辑,但是在语料库中未出现,我们仍然可以认为这个句子出现的概率为0。目前计算句子的概率一般采取n元语法模型,因此接下来就引入n元语法模型

    二、n元语法模型

    介绍n元语法模型之前,要懂一个理想情况下计算概率的模型。对于一个由m个基元(“基元”可以为字、词或短语等,为了表述方便,以后我们只用“词”来通指,每个基元用w表示)构成的句子s=w_{1}w_{2}w_{3}...w_{m},其概率计算公式可以表示为

    p(s) =p(w_{1})p(w_{2} | w_{1})p(w_{3} | w_{1}w_{2})...p(w_{m} | w_{1}w_{2}w_{3}...w_{m-1})

    这样计算概率这是理想模型,实际上实现这种模型并不现实,假如w1出现的概率是0.0001,w2出现的概率0.0001,一直累乘的话数字会成为一个天文数字。因此就引入了n元语法模型来解决这个问题。

    所谓的n元语法模型,不妨先介绍2元语法模型,区别于理想的概率计算方法,2元语法模型中,基元的计算方法变成了如下公式:

    p(s) =p(w_{1})p(w_{2} | w_{1})p(w_{3} | w_{2})...p(w_{m} | w_{m-1})

    可以看出,2元语法模型只和前面一个基元有关系,这样就简化了概率的数字范围,但是条件概率只是理想情况下可求,实际情况就用出现的频率来作为条件概率。接下来介绍给定一个句子,怎么用2元模型来计算这个句子的概率,理论的方法这里就不列出了,直接用例子来走一遍:

    假如语料库只有如下的句子,计算概率p( BROWN READ A BOOK):

    ("BROWN READ HOLY BIBLE”,
    “MARK READ A TEXT BOOK",
    “HE READ A BOOK BY DAVID")
    (1)  为了是m=1时有意义,所以在每个句子开头加一个标记“<BOS>”。所以从m0开始计算概率,p(BROWN | <BOS>) = \frac{c(<BOS>BROWN)}{c(<BOS>)}\frac{1}{3}。就是<BOS>BROWN出现的次数除以<BOS>出现的次数。

    (2)  p( READ | BROWN )  = \frac{c(BROWN READ)}{c(BROWN)} = \frac{1}{1}

    (3)  p( A | READ )  = \frac{c(READ A)}{c(READ )}\frac{2}{3}

    (4)  p( BOOK | A ) =  \frac{c(ABOOK)}{c(A)} = \frac{1}{2}

    (5)  p( <EOS> | BOOK )  = \frac{c(BOOK <EOS>)}{c(BOOK)} = \frac{1}{2}

    (6)  最后整个句子的概率就是上面五个概 率的乘积  \frac{1}{3} \times\frac{1}{1}\times\frac{2}{3}\times\frac{1}{2}\times\frac{1}{2} = 0.06

    到此为止,就求出了这个句子在语料库中的出现概率,现在一个重要的问题来了,搞了这么半天,句子的概率有什么用?接下来就介绍它的应用。

    三、句子出现概率的应用

    1.语音识别消除歧义:

           如果有同样的读音,但是对应有不同的汉字,到底哪句话正确,利用句子在语料库中出现的概率,选择概率大的作为识别结果,可以在一定程度上消除歧义

    2.中文分词

           例如:我有苹果手机。可以分为“我 / 有 / 苹果手机” ,也可以分为“我 / 有 / 苹果 / 手机” 。到底是怎么分词,这时就可以用句子出现概率来分词,不过此时的基元就不能是单词,而应该是中文的词语。

    最后,这两个功能我都没有具体实施,上述文章如果有什么错误,还望各位不吝赐教。

    参考的书有:宗成庆的《统计自然语言处理》

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  • 计算给的一段数字中每个数字出现的次数,按照从大到小排列。 from random import randint from collections import Counter num = '8,23,6,8,19,7,7,23,52,6,23,52,23,23,52,52,23,8,23' num1= num.split(',') num2=...

    计算给的一段数字中每个数字出现的次数,按照从大到小排列。

    from random import randint
    from collections import Counter
    num = '8,23,6,8,19,7,7,23,52,6,23,52,23,23,52,52,23,8,23'
    num1= num.split(',')
    num2={}
    for i in num1:
        if i not in num2:
            num2[i]=1
        else:
            num2[i]=num2[i]+1
    num3=Counter(num2).most_common()#排序
    print('出现的次数按照从大到小:')
    num2=dict(num3)#把列表转换成字典
    for key,v in num2.items():
        print(key+':'+'出现'+str(v)+'次')
    
    

    结果:
    出现的次数按照从大到小:
    23:出现7次
    52:出现4次
    8:出现3次
    6:出现2次
    7:出现2次
    19:出现1次

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空空如也

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如何计算数字出现概率