Python是一门高级编程语言，可以用于计算各种数学操作，包括计算期望值等。下面是Python 计算期望值的完整攻略：
第一步：导入所需的库
在使用Python进行数学计算时，首先需要导入所需的库。计算期望值可以使用numpy库。
import numpy as np
第二步：输入数据
计算期望值需要输入一些数据，可以在代码中使用数组或矩阵来表示。
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
p = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2])
这里我们假设x代表随机变量取值，p代表对应取值的概率。
第三步：计算期望值
使用numpy的dot函数，将随机变量x和对应的概率p相乘，并将结果相加，即可得到期望值。
exp = np.dot(x, p)
第四步：输出结果
最后，将计算出的期望值输出。
print('期望值为：', exp)
示例1
假设一个投掷骰子的游戏，每个点数出现的概率都是1/6。计算投掷骰子的期望值。
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
p = np.array([1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6])
exp = np.dot(x, p)
print('投掷骰子的期望值为：', exp)
示例2
假设一个班级中，60%的学生每天花费1小时做作业，40%的学生每天花费2小时做作业。计算学生每天花费在做作业上的期望时长。
import numpy as np
x = np.array([1, 2])
p = np.array([0.6, 0.4])
exp = np.dot(x, p)
print('学生每天花费在做作业上的期望时长为：', exp, '小时')
以上就是Python 计算期望值的完整攻略，希望对您有所帮助。