二项分布python计算

二项分布是一种离散概率分布，描述了在n次独立重复试验中，成功的次数的概率分布。在Python中，可以使用numpy和scipy库来计算二项分布。

1. 使用numpy库中的random.binomial函数生成服从二项分布的数组。该函数的参数包括n（试验次数）、p（成功的概率）和size（数组大小）。例如，生成10个值服从二项分布的数组可以使用以下代码：

   from numpy import random
   random.binomial(n=10, p=.25, size=10)

2. 使用seaborn和matplotlib库可视化二项分布。首先使用numpy库生成服从二项分布的随机数，然后使用seaborn库中的distplot函数绘制直方图。例如，生成1000个值服从二项分布的数组并可视化可以使用以下代码：

   from numpy import random
   import matplotlib.pyplot as plt
   import seaborn as sns
   
   x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=1000)
   sns.distplot(x, hist=True, kde=False)
   plt.show()

3. 使用scipy库计算二项分布的概率。可以使用binom.cdf函数计算累积概率，或者使用binom.pmf函数计算二项分布概率。例如，计算抛5次硬币，有2次或更少为正面的概率可以使用以下代码：

   from scipy.stats import binom
   
   # 计算累积概率
   binom.cdf(k=2, n=5, p=0.5) # 0.5
   
   # 计算二项分布概率
   binom.pmf(k=2, n=5, p=0.5) # 0.3125