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来源gaodai$ma#com搞$$代**码)网习价值,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
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