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在我們生活中，拋出硬幣無(wú)非是落下是正面或反面，類(lèi)似于成功或失敗的這樣的只有兩個(gè)可能結(jié)果的分布背稱為二項(xiàng)分布。二項(xiàng)分布在我們的生活中無(wú)所不在，是概率統(tǒng)計(jì)中非?；A(chǔ)、非常實(shí)用的一種分布，本文介紹python中的二項(xiàng)分布。
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1、二項(xiàng)分布是什么？
二項(xiàng)分布（Binomial Distribution）是概率統(tǒng)計(jì)中非?；A(chǔ)、非常實(shí)用的一種分布。
二項(xiàng)式分布就是只有兩個(gè)可能結(jié)果的分布，比如成功或失敗。
說(shuō)明現(xiàn)象：在給定的試驗(yàn)次數(shù)中，某一結(jié)果會(huì)發(fā)生多少次。
2、二項(xiàng)分布應(yīng)用
博彩行業(yè)的規(guī)則設(shè)定
正常值范圍的設(shè)定（例：醫(yī)療行業(yè)）
3、使用python中scipy.stats模塊操作二項(xiàng)分布
拋擲10次硬幣，假設(shè)在該試驗(yàn)中正面朝上的概率為0.3。
使用stats.binom.pmf計(jì)算每次觀測(cè)的概率質(zhì)量函數(shù)。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats plt.subplot(121) n = 10 p = 0.3 k = np.arange(0, 30) binomial = stats.binom.pmf(k, n, p) plt.plot(k, binomial, 'o-') #使用rvs函數(shù)模擬一個(gè)二項(xiàng)隨機(jī)變量，其中參數(shù)size指定你要進(jìn)行模擬的次數(shù)，這里為10000次。 plt.subplot(122) binom_sim = data = stats.binom.rvs(n=10, p=0.3, size=10000) print "Mean: %g" % np.mean(binom_sim) print "Sd: %g" % np.std(binom_sim, ddof=1) plt.hist(binom_sim, bins=10, normed=True) plt.show()
輸出
Mean: 2.9956 Sd: 1.44187
以上就是python中有關(guān)二項(xiàng)分布的介紹和具體操作實(shí)例，希望能幫助你操作使用喲~更多python創(chuàng)新互聯(lián)教程學(xué)習(xí)推薦：python創(chuàng)新互聯(lián)教程教程。
本文題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：如何理解python中的二項(xiàng)分布？
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