sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True) # 绘制直方图 # 设置标题和坐标 plt.title('二项分布的概率质量函数 其中：n={}, p={}'.format(n, p)) plt.xlabel('正面出现的次数') plt.ylabel('可能性')

这是一个 Python 代码，使用了 NumPy 库中的随机二项分布函数，生成了一个包含 10000 个样本的二项分布数据集。其中，n 和 p 分别代表二项分布的参数，size 参数指定了生成样本的数量。

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分析一下def plot_binomial(n, p): '''绘制二项分布的概率质量函数''' sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2)

这段代码定义了一个名为plot_binomial的函数，用于绘制二项分布的概率质量函数。其中，n和p是二项分布的参数，sample = np.random.binomial(n, p, size=10000)表示生成10000个符合二项分布的随机数样本。这个函数可以用于可视化二项分布的概率质量函数，帮助我们更好地理解和分析二项分布的性质和特点。

分析sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True) # 绘制直方图 # 设置标题和坐标 plt.title('二项分布的概率质量函数 其中：n={}, p={}'.format(n, p)) plt.xlabel('正面出现的次数') plt.ylabel('可能性')

这段代码是使用numpy库中的random模块生成一个二项分布的样本数据。其中，n和p分别表示二项分布的参数，size表示生成的样本数量。具体来说，这个样本包含了10000个二项分布的随机变量取值，每个随机变量的取值只有0和1两种可能，且它们的概率分别为1-p和p。