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小編這次要給大家分享的是詳解Python如何模擬伯努利試驗和二項分布，文章內容豐富，感興趣的小伙伴可以來了解一下，希望大家閱讀完這篇文章之后能夠有所收獲。
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 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
看完這篇關于詳解Python如何模擬伯努利試驗和二項分布的文章，如果覺得文章內容寫得不錯的話，可以把它分享出去給更多人看到。
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