本文探讨了Python如何在数据科学和机器学习中解决概率和决策问题。内容包括使用SciPy实现概率分布，NumPy进行概率计算，scikit-learn构建决策树，以及用gym和tensorflow进行强化学习。通过实例代码，展示了Python在这一领域的强大功能。
Python探索：揭开概率和决策之谜的隐藏钥匙
概率和决策是数据科学和机器学习中重要的概念，它们在许多领域中起着关键作用。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库，可以帮助我们解决概率和决策中的难题。在本文中，我们将探索一些使用Python解决概率和决策问题的方法，并提供相应的源代码。
- 概率分布
概率分布是描述随机变量可能取值及其对应概率的函数。Python的SciPy库提供了许多常见的概率分布的实现。让我们以正态分布为例，演示如何生成正态分布的随机数。
import numpy as np
from scipy.stats import norm
# 设置均值和标准差
mu = 0
sigma = 1
# 生成随机数
rand
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