Python初学者教程：使用tkinter创建概率计算器

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"这篇资源是关于使用Python的tkinter库创建一个简单的概率计算器的教程，适合初学者实践。作者在学习Python的过程中，发现概率论中的计算可以通过编程来简化，于是决定利用tkinter制作一个图形用户界面（GUI）的应用程序，以帮助解决概率计算问题。教程涵盖了二项分布、泊松分布、指数分布和正态分布的计算，并且在正态分布部分使用了scipy库来处理积分计算。" 在这个项目中，主要涉及以下知识点： 1. **Python基础**：首先，需要了解Python的基本语法和数据类型，如整型（int）和浮点型（float），以及如何编写函数。 2. **tkinter库**：tkinter是Python的标准GUI库，用于创建窗口和控件。在本项目中，开发者使用tkinter来设计用户界面，包括按钮、输入框等元素，以便用户输入计算所需的参数。 3. **数学函数**：理解并实现概率论中的基础数学函数，如阶乘、最大公约数（GCD）、约分、排列（pmt）和组合（cmb）。这些函数是进行概率计算的前提。 4. **二项分布**：二项分布是统计学中常见的离散概率分布，适用于n次独立重复试验，每次试验成功概率为p的情况。计算器需要能够计算出特定次数的成功概率。 5. **泊松分布**：泊松分布也是离散概率分布，常用于描述单位时间内事件发生次数的概率。计算器需要根据给定的平均发生率λ来计算概率。 6. **指数分布**：指数分布是一种连续概率分布，常用于描述随机事件的等待时间。计算器需能够计算出在给定时间范围内事件发生的概率。 7. **正态分布**：正态分布（高斯分布）是统计学中最重要的一种连续概率分布，具有均值μ和标准差σ。由于正态分布的概率密度函数需要积分计算，作者引入了scipy库的`quad`函数来进行数值积分。 8. **第三方库scipy**：scipy是Python科学计算库，包含许多高级数学和统计功能，如积分计算。在本例中，用于计算正态分布的概率。 9. **代码结构与模块化**：通过编写不同的函数，如`far`（阶乘）、`fractor`（最大公约数）、`splify`（约分）等，实现了代码的模块化，提高了代码可读性和复用性。 10. **软件工程思维**：将复杂的计算过程封装在函数中，然后通过用户界面调用，使得用户可以直观地进行操作，体现了良好的软件工程思维。通过这个项目，初学者不仅可以学习到Python编程和tkinter GUI的基本用法，还能深入理解概率论中的分布计算，同时体验到如何结合数学知识和编程技巧解决实际问题。

用用python的的tkinter写一个简单的概率计算器（适合新手练习）写一个简单的概率计算器（适合新手练习）

用用python的的tkinter写一个简单的概率计算器写一个简单的概率计算器

最近刚学python，肯定还是有很多不足的地方，欢迎大神指正~

2020年4月4日晚，一位小伙正在苦逼地赶着他的概率论作业。看着用过了一次又一次的公式，他陷入了沉思：每个公式只需要两三个参数，然后进行对

应的计算就能拿到结果——这不正好适合编程解决吗？再用tkinter编辑个ui界面发给同学用，岂不是救众生于水火，功德无量吗？就这样，他幻想着同学

们投来崇拜的目光，眼（zui）角流着幸福的泪（kou）水，错过了交作业的最后一点时间……

一一.编写计算文件编写计算文件

工欲善其事，必先写工具。最重要的部分当然是怎么正确地把结果算出来。

我目前学的部分并没有多少，所以我写了二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布四个部分。其中正态分布的概率密度函数不能直接积分，所以我用我用

了第三方的库了第三方的库scipy来计算积分。这个库安装还挺麻烦的，需要先安装需要先安装numpy+mkl，需要的小伙伴可以自行百度。只要不是编程小白，应该都能看懂下

面的代码，就不多解释了。

# base.py

E = 2.718281828459045235360287471352662497757247093699959574966967627724076630353547594571382178

PI = 3.141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592307816406286208998628034825

from scipy.integrate import quad #导入积分函数

#计算阶乘

def far(n):

s = 1

for i in range(1, n+1):

s *= i

return s

#计算最大公因数

def fractor(a, b):

if b:

temp = a % b

return fractor(b, temp)

else:

return a

#约分

def splify(a, b):

x = fractor(a, b)

return [int(a/x), int(b/x)] #排列公式

def pmt(m, n):

s = 1

for i in range(n-m+1, n+1):

s *= i

return s

#组合公式

def cmb(m, n):

return pmt(m, n) // far(m)

#二项分布

def Binomial(p, n):

dic = {}

for i in range(n + 1):

dic[i] = cmb(i, n) * p**i * (1-p)**(n-i)

return dic

#泊松分布

def Poisson(l, k):

return l**k * E**(-1*l) / far(k)

#指数分布

def Exponential(la, x):

return 1 - E**(-1 * la * x)

#标准正态分布

def Nor(x):

coefficient = 1 / ((2 * PI)**(1/2))

f = lambda t : E**(-1 * t*t / 2)

v, err = quad(f, -1000, x) # err为误差

return coefficient * v

#正态分布

def Normal(mu, sigma, x):

z = (x - mu) / sigma

return Nor(z)

if __name__ == "__main__":

pass

二二.编写窗口程序编写窗口程序

其实有了上面那一部分对于我来说已经够用了，但一来刚学了tkinter想练练手，二来谁不想在同学面前装个B 露一手呢？先是编写根窗口，我设置了四个

选项

from tkinter import *

root = Tk()

root.geometry("400x350")

root.title("概率计算器 v1.0内测版")

Button(root, text="二项分布", width=20, height=3).pack(pady=10)

Button(root, text="泊松分布", width=20, height=3).pack(pady=10)

Button(root, text="指数分布", width=20, height=3).pack(pady=10)

Button(root, text="正态分布", width=20, height=3).pack(pady=10)

root.mainloop()

效果呢就是这个样子（有点丑，凑合着看吧）：

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