Python - 二项分布

二项分布模型用于找出在一个实验系列中，仅有两种可能结果的事件的成功概率。例如，抛掷一枚硬币总是得到正面或反面。在二项分布中，对一枚硬币重复抛掷 10 次后恰好得到 3 次正面的概率会被估计出来。

我们使用内置了函数来创建此类概率分布图的海伯恩 Python 库。此外，scipy 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 -