Python二項分佈

二項分佈模型處理的是在一系列實驗中只發現兩種可能結果的事件成功概率。 例如，投擲硬幣總是會產生正面或背面。 在二項分佈期間估計重複拋擲硬幣10次獲得3個正面的概率。

我們使用具有內置函數的seaborn python庫來創建這樣的概率分佈圖。 此外，scipy軟件包有助於創建二項分佈。

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')

執行上面示例代碼，得到以下結果 -