From 68c01ba0fcd9daedba991824ad62bb7acfb83b09 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: xcjajx Date: Thu, 14 Nov 2024 12:33:20 +0100 Subject: [PATCH] Update Przewodnik_studenta_lab/03LRAP_przewodnik.ipynb --- Przewodnik_studenta_lab/03LRAP_przewodnik.ipynb | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/Przewodnik_studenta_lab/03LRAP_przewodnik.ipynb b/Przewodnik_studenta_lab/03LRAP_przewodnik.ipynb index 2a59ef1..9798e14 100644 --- a/Przewodnik_studenta_lab/03LRAP_przewodnik.ipynb +++ b/Przewodnik_studenta_lab/03LRAP_przewodnik.ipynb @@ -145,7 +145,7 @@ "\n", "Na tym kursie interesować nas będzie przede wszystkim zastosowanie biblioteki NumPy w odniesieniu do rachunku prawdopdodobieństwa.\n", "\n", - "Podstawowym narzędziem, z którego będziemy korzystać jest generator liczb (i innych obiektów) losowych (a dokładniej rzecz ujmując pseudolosowych). Aby wygenerować losową liczbę całkowitą możemy posłużyć się funkcją `randint(n)` (zwracającą losową liczbę całkowitą z przedziału `[0, n]` zgodnie z **rozkładem jednostajnym**, czyli takim, gdzie każda liczba z podanego przedziału ma szanse pojawić się z równym prawdopodobieństwem)." + "Podstawowym narzędziem, z którego będziemy korzystać jest generator liczb (i innych obiektów) losowych (a dokładniej rzecz ujmując pseudolosowych). Aby wygenerować losową liczbę całkowitą możemy posłużyć się funkcją `randint(n)` (zwracającą losową liczbę całkowitą z przedziału `[0, n)` zgodnie z **rozkładem jednostajnym**, czyli takim, gdzie każda liczba z podanego przedziału ma szanse pojawić się z równym prawdopodobieństwem)." ] }, {