Gaussian and Binomial distributions package on PyPi

Gaußsche und Binomial Distributions -Paket 'DIVISION_DICKKADIJK' '

1. Installation

Der Code sollte ohne Probleme mit Python -Versionen 3.6 und 3.7 ausgeführt werden.

Das Matplotlib -Paket muss installiert werden.

2. Projektmotivationen

Der Zweck dieses NanodeGree-Projekts von Udacity Data Science besteht darin, zu erfahren, wie ein Multi-Class-Paket (und ein Multi-Modul) auf der Grundlage der objektorientierten Programmierung erstellt wird.

Und um ein selbstgebaues "Distributions_Dirkkadijk" -Paket auf PYPI (PYPI.org) hochzuladen, das jetzt verfügbar ist:

https://pypi.org/project/distributions-dirkkadijk/0.1/#files

1. Datenquelle

Sie finden die Lektionen, Funktionen und verwendeten Datendateien im Data Scientist NanodeGree Term 2 Github Repo: https://github.com/udacity/dsnd_term2/tree/master/lessons/objectorientedProgramming.

4. Zusammenfassung der Ergebnisse

Im Ordner finden Sie drei Dateien:

• Generaldistribution.py : Generische Verteilungsklasse zur Berechnung und Visualisierung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.

• Gaussiandistribution.py : Gaußsche Verteilungsklasse zur Berechnung und Visualisierung einer Gaußschen Verteilung.

• Binomialdistribution.py : Das 3. Paket im Paket Distributions_Dirkkadijk besteht aus einer neuen Klasse namens Binomial Distribution Class zur Berechnung und Visualisierung einer Binomialverteilung.

Sie können auf die Paket-Py-Files klicken, um zu untersuchen, wie die "Verteilungsklasse" und "Gaußsche Klasse" in verschiedene Dateien modularisiert werden. ZB der Gaußianzverteilung. Die Codezeile:

aus der Generaldistribution Importverteilung

Preist den Verteilungscode im Wesentlichen an die Spitze der Gaußsianzverteilungsdatei, wenn Sie den Code ausführen.

5. Lizenzierung, Autoren, Anerkennungen

Diese Arbeit ist im Rahmen einer kreativen Commons Attribution-Noncommercial-Noderivatives 4.0 International Lizenz lizenziert. Weitere Informationen finden Sie in den Nutzungsbedingungen der Udacity.