建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：如何理解python中的二項分布？
在我們生活中，拋出硬幣無非是落下是正面或反面，類似于成功或失敗的這樣的只有兩個可能結果的分布背稱為二項分布。二項分布在我們的生活中無所不在，是概率統(tǒng)計中非?；A、非常實用的一種分布，本文介紹python中的二項分布。
創(chuàng)新互聯(lián)公司堅持“要么做到，要么別承諾”的工作理念，服務領域包括：成都網(wǎng)站建設、成都網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣等服務，滿足客戶于互聯(lián)網(wǎng)時代的海興網(wǎng)站設計、移動媒體設計的需求，幫助企業(yè)找到有效的互聯(lián)網(wǎng)解決方案。努力成為您成熟可靠的網(wǎng)絡建設合作伙伴！
1、二項分布是什么？
二項分布（Binomial Distribution）是概率統(tǒng)計中非?；A、非常實用的一種分布。
二項式分布就是只有兩個可能結果的分布，比如成功或失敗。
說明現(xiàn)象：在給定的試驗次數(shù)中，某一結果會發(fā)生多少次。
2、二項分布應用
博彩行業(yè)的規(guī)則設定
正常值范圍的設定（例：醫(yī)療行業(yè)）
3、使用python中scipy.stats模塊操作二項分布
拋擲10次硬幣，假設在該試驗中正面朝上的概率為0.3。
使用stats.binom.pmf計算每次觀測的概率質量函數(shù)。
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-') #使用rvs函數(shù)模擬一個二項隨機變量，其中參數(shù)size指定你要進行模擬的次數(shù)，這里為10000次。 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()
輸出
Mean: 2.9956 Sd: 1.44187
以上就是python中有關二項分布的介紹和具體操作實例，希望能幫助你操作使用喲~更多python創(chuàng)新互聯(lián)教程學習推薦：python創(chuàng)新互聯(lián)教程教程。
本文題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：如何理解python中的二項分布？
本文URL：http://www.5511xx.com/article/cojgjgh.html
