はい、実際の結果と期待される結果を比較するために使用できるNumPy関数がいくつかあります：

    numpy.mean()：与えられた配列の算術平均を計算します。
    numpy.median()：与えられた配列の中央値を計算します。
    numpy.corrcoef(): 指定された配列のピアソン積率相関係数を計算します。
    numpy.cov(): 配列の共分散行列を求めます。
    numpy.histogram(): 指定された配列のヒストグラムを計算し、ビンの値とビンの端を返す
    numpy.percentile(): 指定された配列の指定されたパーセンタイルを計算する
    numpy.std(): 指定された配列の標準偏差を計算する

これらの関数は、実際の結果の分布を分析し、期待される結果と比較するために使用できます。
Yes, there are several NumPy functions that can be used to compare actual outcomes to expected outcomes:

    numpy.mean(): calculates the arithmetic mean of a given array
    numpy.median(): calculates the median of a given array
    numpy.corrcoef(): calculates the Pearson product-moment correlation coefficients of a given array
    numpy.cov(): calculates the covariance matrix of a given array
    numpy.histogram(): calculates the histogram of a given array and returns the binned values and bin edges
    numpy.percentile(): calculates a specified percentile of a given array
    numpy.std(): calculates the standard deviation of a given array

These functions can be used to analyze the distribution of the actual outcomes and compare them to the expected outcomes.