用python打一段连续二项式分布的代码，假设试验次数是75，成功的概率为0.95，算小于等于65次的概率为多少

连续二项式分布是一种连续概率分布，它是二项式分布在较大样本量下的近似。在Python中，你可以使用`scipy.stats`模块中的`norm`类来进行连续二项式分布的计算。下面是相应的代码：

from scipy.stats import norm

# 设置参数
n = 75  # 试验次数
p = 0.95  # 单次试验成功的概率
k = 65  # 成功的次数

# 根据连续二项式分布的均值和方差进行标准化处理
mean = n * p
variance = n * p * (1 - p)
std_dev = variance ** 0.5
z = (k - mean) / std_dev

# 计算小于等于k次的概率
prob = norm.cdf(z)

print("在{}次试验中，成功小于等于{}次的概率为：{:.4f}".format(n, k, prob))

在上述代码中，我们首先计算了连续二项式分布的均值和方差，并将成功次数k标准化为z-score。然后，使用`norm.cdf()`函数计算了小于等于k次的概率，并将结果打印出来。

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