Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計(jì)算？當(dāng)你問這個(gè)問題時(shí)，你可能主要懷疑Python的性能。事實(shí)上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個(gè)常用的Python數(shù)值計(jì)算庫(kù)，它是

Python能否進(jìn)行大規(guī)模數(shù)值計(jì)算？

當(dāng)你問這個(gè)問題時(shí)，你可能主要懷疑Python的性能。事實(shí)上，Python的許多更好的模塊都是用C語言編寫的，例如，numpy是一個(gè)常用的Python數(shù)值計(jì)算庫(kù)，它是用C語言實(shí)現(xiàn)的，而且計(jì)算機(jī)的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作為人工智能產(chǎn)品開發(fā)中最流行的編程語言，人工智能相關(guān)產(chǎn)品的開發(fā)自然離不開大數(shù)據(jù)的支持，因此Python能否進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)值計(jì)算，毋庸置疑。

求邊緣概率密度函數(shù)？

根據(jù)變量范圍，對(duì)聯(lián)合概率密度函數(shù)進(jìn)行積分。

X的邊際概率密度是通過積分y得到的

y的邊際概率密度是通過積分X得到的

示例如下：

由于隨機(jī)變量X的值僅取決于概率密度函數(shù)的積分，因此各個(gè)點(diǎn)的概率密度函數(shù)值將不影響隨機(jī)變量的性能。

更準(zhǔn)確地說，如果一個(gè)函數(shù)和X的概率密度函數(shù)之間只有有限的、可數(shù)的和無限的點(diǎn)具有不同的值，或者相對(duì)于整個(gè)實(shí)數(shù)軸的度量值為0（它是一個(gè)零度量集），那么該函數(shù)也可以是X的概率密度函數(shù)。

a的概率任意點(diǎn)的連續(xù)隨機(jī)變量為0。作為推論，連續(xù)隨機(jī)變量值在區(qū)間上的概率與區(qū)間是開的還是閉的無關(guān)。注意概率p{x=a}=0，但是{x=a}不是不可能的事件。