Python 模拟伯努利试验和二项分布

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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()

图形