如何理解python中的二项分布？python中的二项分布的应用

在我们生活中，抛出硬币时落下的可能是正面或反面，类似于成功或失败的这样的只有两个可能结果的分布，我们称为二项分布。二项分布在我们的生活中无所不在，是概率统计中非常基础、非常实用的一种分布，这篇文章主要介绍的是python中的二项分布。

1、二项分布是什么？

在数学中的概率统计中，这是一种比较基础并且非常实用的一种分布方式。当我们在使用这种分布方式的时候，最后的结果就只能是两种，要么是成功，要么是失败，在实验中，如果给定了实验的次数时，此时某一个结果可能会发生多次。

2、二项分布应用

使用这种方便方式，除了在数学中可以应用之外，还可以在医疗行业中使用，使用正常的值范围进行设定，同时还可以应用于博彩行业的规则设定中。

3、实例

下面通过一个具体的实例进行讲解，在示例中，使用的是python中scipy.stats模块操作二项分布，假设我们进行了10次硬币的抛掷，如果在该试验中正面朝上的概率为0.3。那么可以使用stats.binom.pmf计算每次观测的概率质量函数。代码如下：

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-')
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()

输出

Mean: 2.9956
Sd: 1.44187

关于如何理解python中的二项分布？python中的二项分布的应用的文章就分享到这里了，希望大家通过对这篇文章的学习能更好的掌握python二项分布的知识。