Gaussian and Binomial distributions package on PyPi
1.0.0
Pythonバージョン3.6および3.7を使用して、コードは問題なく実行する必要があります。
matplotlibパッケージをインストールする必要があります。
このUdacity Data Science Nanodegreeプロジェクトの目的は、オブジェクト指向プログラミングに基づいてマルチクラス（およびマルチモジュール）パッケージを構築する方法を学ぶことです。
そして、自己構築された「Distributions_Dirkkadijk」パッケージをPypi（pypi.org）にアップロードするために：
https://pypi.org/project/distributions-dirkkadijk/0.1/#files
データサイエンティストNanodegree Term 2 Github Repo：https：//github.com/udacity/dsnd_term2/tree/master/lessons/objectorientedprogrammingでレッスン、機能、および使用されたデータファイルを見つけることができます。
フォルダーには、3つのファイルがあります。
Generaldistribution.py ：確率分布を計算して視覚化するための一般的な配布クラス。
Gaussiandistribution.py ：ガウス分布を計算して視覚化するためのガウス流通クラス。
Binomialdistribution.pyパッケージの3番目のパッケージは、二項分布を計算および視覚化するためのBinomial Distribution Classという新しいクラスを使用しています。
パッケージpy-filesをクリックして、「配布クラス」と「ガウスクラス」が異なるファイルにどのようにモジュール化されているかを調べることができます。たとえば、Gaussiandistribution.py generaldistribution.pyファイルから分布クラスをインポートします。コードの行：
GeneralDistribution Import Distributionから
コードを実行するときに、基本的に分布コードをGaussiandistributionファイルの上部に貼り付けます。
この作業は、Creative Commons Attribution-NonCommercial-Noderivatives 4.0国際ライセンスの下でライセンスされています。詳細については、Udacityの利用規約を参照してください。
