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。

相关问题

python二项分布代码

可以使用 `scipy` 库中的 `binom` 函数来计算二项分布的概率。

下面是一个示例代码：

from scipy.stats import binom

# 设置参数
n = 10  # 试验次数
p = 0.5  # 事件发生的概率

# 计算二项分布概率
k = 5  # 事件发生的次数
prob = binom.pmf(k, n, p)

print("二项分布概率为:", prob)

输出结果为：

二项分布概率为: 0.24609375000000025

其中，`n` 表示试验次数，`p` 表示事件发生的概率，`k` 表示事件发生的次数，`binom.pmf(k, n, p)` 函数返回二项分布概率。

二项分布Python代码

二项分布是概率论中的一种离散概率分布，它描述了在n个独立的是/非试验中成功的次数，其中每次试验成功的概率为p。在Python中，可以使用SciPy库中的binom函数来计算二项分布的概率值。具体实现如下：

from scipy.stats import binom

n = 10  # 总共进行10次试验
p = 0.5  # 每次试验成功的概率为0.5
k = 5  # 成功的次数为5

prob = binom.pmf(k, n, p)  # 计算成功恰好5次的概率
print("二项分布的概率为：", prob)

上述代码中，binom.pmf函数用于计算二项分布的概率值，其中k表示成功的次数，n表示总共进行的试验次数，p表示每次试验成功的概率。执行上述代码后，即可得到二项分布在成功恰好5次的情况下的概率值。