KHÁM PHÁ CÁC PHƯƠNG PHÁP LẬP TRÌNH PYTHON GIẢI TOÁN XÁC SUẤT THỐNG KÊ ỨNG DỤNG

Abstract

Sử dụng các thư viện hàm Python phổ biến trong phân tích dữ liệu xác suất thống kê ứng dụng như: Random, Numpy, scipy, pandas, itertools, Matplotlib, Seaborn, secrets và dạng phương pháp khái quát ứng với mỗi thư viện hàm, có thể khám phá các phương pháp giải khác nhau cho cùng một lớp các bài toán xác suất thống kê ứng dụng, trên cơ sở đó cho phép chọn được phương pháp giải tối ưu đáp ứng được yêu cầu của thực tiễn. Bài viết trình bày ý nghĩa và công dụng của một số thư viện hàm Python phổ biến trong phân tích dữ liệu xác suất thống kê ứng dụng như: Random, Numpy, scipy, pandas, itertools,  Matplotlib, Seaborn, secrets. Sử dụng các thư viện này để khám phá phương pháp giải các bài toán xác suất thống kê có nội dung thực tiễn phong phú và đa dạng