Python模擬伯努利試驗和二項分布代碼實例
更新時間：2020年05月27日 11:07:02 作者：百里希文
這篇文章主要介紹了Python模擬伯努利試驗和二項分布代碼實例,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下
1、模擬 27 次投擲硬幣的伯努利試驗
代碼：
from scipy import stats import numpy as np p = 0.5 # 生成凍結分布函數(shù) bernoulliDist = stats.bernoulli(p) # 模擬 27 次伯努利實驗 trails = bernoulliDist.rvs(27) # 查看結果 trails
2、模擬二項分布
代碼
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
Ps = [0.5, 0.6, 0.7]
Ns = [20, 20, 20]
colors = ['blue', 'green', 'red']
# 模擬試驗繪制圖形
for p,n, c in zip(Ps, Ns, colors):
binomDist = stats.binom(n, p)
P_k = binomDist.pmf(np.arange(n + 1))
label='p={},n={}'.format(p, n)
plt.plot(P_k, '--',marker='o', label=label, ms=5)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('P(X)')
plt.legend()
plt.show()
結果
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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