python概率论与数理统计

Python概率论与数理统计是使用Python编程语言进行概率论和数理统计计算的过程。常用的第三方库有SciPy和NumPy，它们提供了丰富的函数和方法来实现这些计算。在概率论方面，可以使用SciPy的stats模块来计算概率、条件概率、离散随机变量分布和连续随机变量分布等。在数理统计方面，可以使用SciPy和NumPy来计算总体和样本统计量、抽样分布、参数估计和区间估计等。

对于你提出的问题，可以使用SciPy的stats模块中的binom.pmf函数来计算掷10次硬币恰好两次正面朝上的概率。具体的代码如下：

from scipy import stats as sts
import numpy as np

n = 10  # 独立试验的次数
p = 0.5  # 每次正面的概率
k = np.arange(0, 11)  # 总共有0~10次正面朝上的概率

print('0~10次正面朝上的概率为：\n', sts.binom.pmf(k, n, p))
print('2次正面朝上的概率为：', sts.binom.pmf(k, n, p)[2])

这段代码会输出0~10次正面朝上的概率，并且给出恰好两次正面朝上的概率。