写一份python程序，从0~100的均匀分布中进行随机抽样，输出样本的值在0~100上的概率分布图，概率应该都差不多

在Python中，我们可以使用numpy库生成指定范围内的均匀分布随机数，并使用matplotlib库绘制概率密度图。以下是简单的步骤：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成0到100的均匀分布随机数，大小为10000（可以根据需要调整）
random_samples = np.random.uniform(0, 100, 10000)

# 计算每个数值出现的频率
frequency, bins = np.histogram(random_samples, bins=50)  # 分成50个区间

# 概率等于频率除以总次数
probabilities = frequency / len(random_samples)

# 绘制直方图（实际上我们绘制的是累积频率，近似于概率密度图）
plt.plot(bins[:-1], probabilities.cumsum(), label='Cumulative Probability')
plt.xlabel('Sample Values (0-100)')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Probability Distribution of Random Samples in 0-100')
plt.legend()
plt.show()

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写一份python程序，从0~100的均匀分布中进行随机抽样，输出样本的值在0~100上的概率分布图

当然可以。在Python中，我们可以使用`numpy`库生成随机数，并利用`matplotlib`库绘制概率分布图。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义生成随机数的函数
def random_sampling(size):
    return np.random.uniform(0, 100, size)  # 生成指定大小的均匀分布随机数

# 设置需要抽取的样本数量
sample_size = 10000

# 抽取样本并计算频率
samples = random_sampling(sample_size)
frequencies, bins = np.histogram(samples, bins=50)

# 计算每个bin的概率（频率除以总样本数）
probabilities = frequencies / sample_size

# 绘制直方图
plt.bar(bins[:-1], probabilities, width=(bins[1] - bins[0]))
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Probability Distribution of Random Samples (0-100)')
plt.show()

写一份程序，从0~100均匀分布中进行抽样，获取其均值，并输出其在0~100上的概率分布

为了编写这样一个程序，我们可以选择Python作为语言，因为它有丰富的库如NumPy可以帮助我们处理随机数生成、计算均值以及绘制概率分布。下面是一个简单的示例：

import numpy as np

# 设置总样本数和范围
num_samples = 100000  # 可根据需要调整样本数量
range_min = 0
range_max = 100

# 生成服从均匀分布的随机样本
random_numbers = np.random.uniform(range_min, range_max, num_samples)

# 计算均值
mean = np.mean(random_numbers)
print(f"均值: {mean}")

# 绘制直方图展示概率分布
hist, bins = np.histogram(random_numbers, bins=100)  # 指定100个区间
probability_distribution = hist / num_samples  # 归一化得到概率分布

# 输出每个区间的概率
for i in range(len(bins) - 1):
    probability = probability_distribution[i]
    lower_bound = bins[i]
    upper_bound = bins[i + 1]
    print(f"{lower_bound} ~ {upper_bound}: {probability*100:.2f}%")

# 可视化概率分布
plt.bar(bins[:-1], probability_distribution, width=(bins[1] - bins[0]))
plt.xlabel("数值")
plt.ylabel("概率")
plt.title("0~100范围内的概率分布")
plt.show()

运行这个程序后，它会首先输出均值，然后打印出每个区间及其对应的概率，并最后显示整个分布的图形。