假设随机变量X~B（1,D，编写一个函数计算二 项式系数C'，并调用该函数计算P(X-万，其中，6np 由用户输入。

### 回答1：
以下是Python代码实现：

import math

def binomial_coefficient(d, k):
    return math.factorial(d) // (math.factorial(k) * math.factorial(d-k))

def calculate_p(d, n, p):
    k = 10000
    return binomial_coefficient(d, k) * (p ** k) * ((1-p) ** (d-k))

d = int(input("请输入二项式分布参数D："))
n = int(input("请输入随机变量X的取值："))
p = float(input("请输入成功概率p："))

result = calculate_p(d, n, p)
print("P(X={}) = {}".format(n, result))

使用时，先输入二项式分布参数D、随机变量X的取值以及成功概率p，然后即可得到P(X=n)的值。其中，binomial_coefficient函数用于计算二项式系数C'。

### 回答2：
要计算二项式系数C'，可以使用以下函数：

def binomial_coefficient(n, k):
if k > n or n < 0 or k < 0:
return 0
elif k == 0 or n == k:
return 1
else:
numerator = 1
denominator = 1
for i in range(1, min(k, n - k) + 1):
numerator *= n - i + 1
denominator *= i
return numerator // denominator

其中，n为总试验次数（即D），k为成功事件发生的次数（即1）。

接下来，我们可以调用该函数来计算P(X≤万)，其中用户输入的成功概率为p：

def calculate_probability(n, p, k):
probability = 0
for x in range(k, n + 1):
probability += binomial_coefficient(n, x) * (p ** x) * ((1 - p) ** (n - x))
return probability

通过该函数，可以得到随机变量X满足X~B(1, D)的概率P(X≤万)。

注意：在实际使用中，需要对用户输入进行合理性判断，确保输入的概率值在0到1之间，以及其他必要的输入验证。

### 回答3：
二项式系数C'可以使用组合数公式来计算，公式为：C'(n, k) = n! / (k! * (n-k)!)

其中n为总体样本数，k为成功事件发生的次数。

我们可以编写一个函数来计算二项式系数C'：

def binomial_coefficient(n, k):
    if k > n:
        return 0
    if k == 0 or k == n:
        return 1
    else:
        numerator = 1
        denominator = 1
        for i in range(1, k+1):
            numerator *= (n-i+1)
            denominator *= i
        return numerator // denominator

然后，我们可以根据用户输入的n、p和万来计算P(X-万)的概率。其中n为总体样本数，p为成功事件发生的概率，万为指定的事件发生的次数。

def calculate_probability(n, p, k):
    prob = binomial_coefficient(n, k) * (p**k) * ((1-p)**(n-k))
    return prob

例如，如果用户输入n=10, p=0.5, 万=3，我们可以调用函数进行计算：

n = 10
p = 0.5
k = 3

probability = calculate_probability(n, p, k)
print("P(X-万)的概率为:", probability)

输出结果为P(X-万)的概率。这里的函数调用将返回指定事件发生3次的概率。