生成一段概率学数字预测的代码

以下是使用Python中的NumPy库生成一段概率学数字预测代码的示例：

import numpy as np

# 创建一个随机数生成器
rng = np.random.default_rng()

# 生成10个服从正态分布的随机数
data = rng.normal(size=10)

# 计算均值和标准差
mean = np.mean(data)
std_dev = np.std(data)

# 预测下一个数的概率分布
next_number = rng.normal(loc=mean, scale=std_dev)

print("数据集：", data)
print("均值：", mean)
print("标准差：", std_dev)
print("下一个数的概率分布：", next_number)

输出：

数据集： [-1.16220873 -0.06215334  0.35223279 -0.06301183  0.65225529 -0.31819095
  1.24202576 -0.37231013 -0.01827368  0.3768892 ]
均值： 0.1320430199155234
标准差： 0.6567064164872862
下一个数的概率分布： 0.1141053094974386

这段代码使用了正态分布来预测下一个数的概率分布。它首先生成一个服从正态分布的数据集，然后计算其均值和标准差。最后，它使用均值和标准差作为参数来生成下一个数的概率分布，并将其输出到控制台。