Python - 二项分布

二项分布模型用于在一系列实验中找出只有两种可能结果的事件的成功概率。例如，抛硬币总是会出现正面或反面。在二项分布中，可以估算出在反复抛硬币 10 次后恰好出现 3 次正面的概率。

我们使用具有内置函数的 seaborn python 库来创建此类概率分布图。此外，scipy 包有助于创建二项分布。

from scipy.stats import binom
import seaborn as sb

binom.rvs(size=10,n=20,p=0.8)

data_binom = binom.rvs(n=20,p=0.8,loc=0,size=1000)
ax = sb.distplot(data_binom,
                  kde=True,
                  color='blue',
                  hist_kws={"linewidth": 25,'alpha':1})
ax.set(xlabel='Binomial', ylabel='Frequency')

其输出如下 −