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這篇文章將為大家詳細講解有關怎么理解python中的二項分布，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
Python主要應用于：1、Web開發；2、數據科學研究；3、網絡爬蟲；4、嵌入式應用開發；5、游戲開發；6、桌面應用開發。
在我們生活中，拋出硬幣無非是落下是正面或反面，類似于成功或失敗的這樣的只有兩個可能結果的分布背稱為二項分布。二項分布在我們的生活中無所不在，是概率統計中非常基礎、非常實用的一種分布，本文介紹python中的二項分布。
1、二項分布是什么？
二項分布（Binomial Distribution）是概率統計中非常基礎、非常實用的一種分布。
二項式分布就是只有兩個可能結果的分布，比如成功或失敗。
說明現象：在給定的試驗次數中，某一結果會發生多少次。
2、二項分布應用
博彩行業的規則設定
正常值范圍的設定（例：醫療行業）
3、使用python中scipy.stats模塊操作二項分布
拋擲10次硬幣，假設在該試驗中正面朝上的概率為0.3。
使用stats.binom.pmf計算每次觀測的概率質量函數。
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函數模擬一個二項隨機變量，其中參數size指定你要進行模擬的次數，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
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