常见概率统计分布常见概率统计分布及Python实现及Python实现

常见的概率统计分布包括：正态分布、泊松分布、指数分布、伽马分布、beta分布、t分布、卡方分布等。

Python中可以使用SciPy库中的stats模块进行概率统计分布的实现。以正态分布为例，以下是Python实现的代码：

from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正态分布随机数
data = norm.rvs(size=10000, loc=0, scale=1)

# 绘制概率密度函数图像
x = np.linspace(-4, 4, 100)
pdf = norm.pdf(x, loc=0, scale=1)
plt.plot(x, pdf, 'r-', lw=5, alpha=0.6, label='norm pdf')

# 绘制随机数直方图
plt.hist(data, bins=50, density=True, alpha=0.5)

plt.show()

以上代码中，使用norm.rvs生成了一个均值为0，标准差为1的正态分布随机数，并使用norm.pdf绘制了该分布的概率密度函数图像，并使用plt.hist绘制了随机数的直方图。

如果需要实现其他的概率统计分布，可以参考SciPy库中的stats模块文档或者使用相应的函数进行实现。