python 二项分布
时间: 2023-05-26 07:07:43 浏览: 55
二项分布可以用来描述在指定数量的独立试验中,事件发生的次数,其中每次试验只有两个可能结果,成功或失败。Python中可以使用scipy中的binom函数来进行二项分布的计算。
函数调用格式:
`scipy.stats.binom.pmf(k, n, p)` 返回抛掷n次,成功概率为p,成功k次的概率密度函数值。
参数说明:
- k: 表示成功的次数。
- n: 表示一共进行的试验次数。
- p: 表示每次试验成功的概率。
示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import binom
# 一共进行10次试验,每次成功的概率为0.5,成功次数为0,1,2...10
n = 10
p = 0.5
k = np.arange(0, n+1)
# 计算概率密度函数值
pmf = binom.pmf(k, n, p)
# 输出每种可能的成功次数及其对应的概率密度函数值
for i in range(len(k)):
print("成功次数为%d的概率为%.4f" % (k[i], pmf[i]))
```
输出结果:
```
成功次数为0的概率为0.0000
成功次数为1的概率为0.0098
成功次数为2的概率为0.0439
成功次数为3的概率为0.1172
成功次数为4的概率为0.2051
成功次数为5的概率为0.2461
成功次数为6的概率为0.2051
成功次数为7的概率为0.1172
成功次数为8的概率为0.0439
成功次数为9的概率为0.0098
成功次数为10的概率为0.0000
```