Gaussian and Binomial distributions package on PyPi
1.0.0
코드는 Python 버전 3.6 및 3.7을 사용하여 문제없이 실행해야합니다.
matplotlib 패키지를 설치해야합니다.
이 Udacity 데이터 과학 Nanodegree 프로젝트의 목적은 객체 지향 프로그래밍을 기반으로 멀티 클래스 (및 다중 모듈) 패키지를 구축하는 방법을 배우는 것입니다.
그리고 자체 구축 된 'deptomment_dirkkadijk'패키지를 pypi (pypi.org)에 업로드하려면 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
https://pypi.org/project/distributions-dirkkadijk/0.1/#files
데이터 과학자 Nanodegree Term 2 Github Repo : https://github.com/udacity/dsnd_term2/tree/mas
폴더에는 세 가지 파일이 있습니다.
Generaldistribution.py : 확률 분포 계산 및 시각화를위한 일반 분포 클래스.
Gaussiandistribution.py : 가우스 분포 계산 및 시각화를위한 가우스 분포 클래스.
Binomialdistribution.py : 배포 _DirkKadijk 패키지의 세 번째 패키지는 이항 분포를 계산하고 시각화하기 위해 Binomial Distribution Class라는 새로운 클래스와 함께 있습니다.
Py-Files 패키지를 클릭하여 '배포 클래스'및 '가우스 클래스'가 다른 파일로 모듈화되는 방법을 살펴볼 수 있습니다. 예를 들어 Gaussiandiptribution.py generalDiptribution.py 파일에서 배포 클래스를 가져옵니다. 코드 줄 :
GeneralDistribution Import Distribution에서
본질적으로 배포 코드를 코드를 실행할 때 Gaussiand Distribution 파일의 상단에 붙여 넣습니다.
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