Python二项分布

二项分布模型处理的是在一系列实验中只发现两种可能结果的事件成功概率。例如，投掷硬币总是会产生头部或尾部。在二项分布期间估计重复抛掷硬币10次的确切3个头部的概率。

我们使用具有内置函数的seaborn python库来创建这样的概率分布图。此外，scipy软件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 -

binomialdist.png