摘要： 
本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为 `f(x) = 1/(b-a)`，其中 a 和 b 分别为下限和上限。NumPy 的 `random.uniform()` 可生成均匀分布的随机数。Seaborn 可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案，包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于 S 形增长现象的建模，其 PDF 为 `(scale / (π (1 + (x - loc) / scale)^2))`，由位置参数 loc 和尺度参数 scale 定义。 阅读全文
本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为 `f(x) = 1/(b-a)`，其中 a 和 b 分别为下限和上限。NumPy 的 `random.uniform()` 可生成均匀分布的随机数。Seaborn 可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案，包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于 S 形增长现象的建模，其 PDF 为 `(scale / (π (1 + (x - loc) / scale)^2))`，由位置参数 loc 和尺度参数 scale 定义。 阅读全文