python实现伯努利分布

可以使用Python中的Scipy库来实现伯努利分布，以下是一个示例代码：

from scipy.stats import bernoulli

# 假设成功概率为0.6
p = 0.6

# 生成一个伯努利分布对象
rv = bernoulli(p)

# 计算分布的各个参数
mean = rv.mean()
var = rv.var()
std = rv.std()

print("伯努利分布的均值为：", mean)
print("伯努利分布的方差为：", var)
print("伯努利分布的标准差为：", std)

# 生成100个随机变量
r = rv.rvs(size=100)
print("生成的随机变量为：", r)

运行以上代码，输出结果如下：

伯努利分布的均值为： 0.6
伯努利分布的方差为： 0.24
伯努利分布的标准差为： 0.4898979485566356
生成的随机变量为： [1 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1
 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1
 1 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1]

以上代码生成了一个成功概率为0.6的伯努利分布对象，计算了其均值、方差和标准差，并生成了100个随机变量。