Python繪制的二項分布概率圖示例
本文實例講述了Python繪制的二項分布概率圖。分享給大家供大家參考,具體如下:
問題:
拋硬幣,20次,每一次朝上的概率是0.3.要求繪制連續(xù)幾次正面朝上的概率圖
Python代碼:
#-*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from scipy import stats
n = 20
p = 0.3
k = np.arange(0,41)
print k
print "*"*20
binomial = stats.binom.pmf(k,n,p)
print binomial
plt.plot(k, binomial, 'o-')
plt.title('binomial:n=%i,p=%.2f (chabaoo.cn)'%(n,p),fontsize=15)
plt.xlabel('number of success(腳本之家測試)',fontproperties='SimHei')
plt.ylabel('probalility of success', fontsize=15)
plt.grid(True)
plt.show()
運行結(jié)果:

PS:小編這里針對原先的代碼加入了中文,復(fù)習(xí)一下針對中文亂碼的處理操作。具體方法可參考《Python使用Matplotlib模塊時坐標(biāo)軸標(biāo)題中文及各種特殊符號顯示方法》。
更多關(guān)于Python相關(guān)內(nèi)容感興趣的讀者可查看本站專題:《Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法教程》、《Python編碼操作技巧總結(jié)》、《Python函數(shù)使用技巧總結(jié)》、《Python字符串操作技巧匯總》及《Python入門與進(jìn)階經(jīng)典教程》
希望本文所述對大家Python程序設(shè)計有所幫助。
相關(guān)文章
Pytorch使用CUDA流(CUDA?stream)的實現(xiàn)
本文主要介紹了Pytorch使用CUDA流(CUDA?stream)的實現(xiàn),CUDA流是在GPU上并行執(zhí)行操作的一種機制,通過使用CUDA流,可以將不同的操作分配給不同的流,在不同的流上并行執(zhí)行這些操作,從而提高代碼的性能2023-12-12
Django實現(xiàn)學(xué)生管理系統(tǒng)
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Django實現(xiàn)學(xué)生管理系統(tǒng),具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2019-02-02
Python實現(xiàn)嵌套列表的7中方法總結(jié)
這篇文章主要來給大家講解一個Python的進(jìn)階知識點:如何將一個嵌套的大列表展開形成一個列表。小編提供了7種方法供大家學(xué)習(xí)參考,希望大家能喜歡2023-03-03
Python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之函數(shù)和代碼復(fù)用詳解
函數(shù)能提高應(yīng)用的模塊性,和代碼的重復(fù)利用率,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之函數(shù)和代碼復(fù)用的相關(guān)資料,文中通過實例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下2022-08-08
Python實現(xiàn)解析Bit Torrent種子文件內(nèi)容的方法
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)解析Bit Torrent種子文件內(nèi)容的方法,結(jié)合實例形式分析了Python針對Torrent文件的讀取與解析相關(guān)操作技巧與注意事項,需要的朋友可以參考下2017-08-08

