Python实现二项分布

在 Python 中，我们可以使用 SciPy 库来实现二项分布。可以使用 `scipy.stats.binom.pmf(k, n, p)` 函数计算二项分布的概率质量函数，其中 k 表示成功的次数，n 表示试验的总次数，p 表示单次试验成功的概率。例如，如果想要计算在 10 次试验中成功 3 次的概率，假设每次试验成功的概率为 0.5，则可以使用以下代码：

from scipy.stats import binom

p = 0.5
n = 10
k = 3

prob = binom.pmf(k, n, p)
print(prob)

输出结果为：

0.11718750000000014

这表示在 10 次试验中成功 3 次的概率为约 11.72%。

相关问题

Python二项分布代码

下面是使用Python实现二项分布的代码：

from math import comb  # 需要导入组合函数

def binomial_dist(n, p, k):
    """
    计算二项分布的概率
    :param n: 试验次数
    :param p: 每次试验成功的概率
    :param k: 成功的次数
    :return: 二项分布的概率
    """
    return comb(n, k) * (p ** k) * ((1 - p) ** (n - k))

其中，`comb`函数用于计算组合数，`n`表示试验次数，`p`表示每次试验成功的概率，`k`表示成功的次数。通过调用该函数，可以得到二项分布的概率。

python二项分布的均值

Python中的二项分布指的是，进行n次独立的成功/失败试验，每次试验成功的概率为p，求成功次数X的概率分布。它的均值是np，即期望值为n乘以每次试验成功的概率p。

具体地，如果用scipy.stats模块中的binom类来实现二项分布，可以使用如下代码来计算二项分布的均值：

from scipy.stats import binom

n = 10 # 试验次数
p = 0.3 # 成功概率

mean = binom.mean(n, p) # 计算二项分布的均值

print("二项分布的均值为:", mean)

其中，n和p分别表示试验次数和成功概率，mean函数返回的即为二项分布的均值。