Python模拟伯努利试验和二项分布代码实例
更新时间：2020年05月27日 11:07:02 作者：百里希文
这篇文章主要介绍了Python模拟伯努利试验和二项分布代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
1、模拟 27 次投掷硬币的伯努利试验
代码：
from scipy import stats import numpy as np p = 0.5 # 生成冻结分布函数 bernoulliDist = stats.bernoulli(p) # 模拟 27 次伯努利实验 trails = bernoulliDist.rvs(27) # 查看结果 trails
2、模拟二项分布
代码
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']
# 模拟试验绘制图形
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()
结果
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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