Python概率分布与可视化全解析

本文档是一篇全面介绍Python中各种概率分布及其可视化的教程，涵盖了连续型和离散型随机变量的多个概率分布，包括但不限于贝塔分布、二项分布、卡方分布、狄利克雷分布、指数分布、F分布、伽玛分布、几何分布、耿贝尔分布、超几何分布、拉普拉斯分布（双指数分布）、逻辑斯谛分布、正态分布（高斯分布）、对数正态分布、对数分布、多项分布、多元正态分布、负二项分布、非中心卡方分布、非中心F分布、帕累托分布、泊松分布、幂律分布、瑞利分布、柯西分布、标准指数分布、标准伽马分布、标准正态分布、学生t分布、三角形分布（辛普森分布）、均匀分布、冯·米塞斯分布（循环正态分布）、逆高斯分布（Wald Distribution）、韦伯分布以及齐夫分布。作者使用了numpy.random.generator的Generator类，如`np.random.default_rng()`来生成随机数，并通过matplotlib进行数据可视化。 在文章的前言部分，作者介绍了如何使用numpy库中的random模块来创建随机整数，提供了`integers`函数的用法示例，例如指定范围、是否包含端点以及设定生成数组的形状。此外，还提到了概率密度函数(pdf)、累积分布函数(cdf)、百分点函数(ppf)和概率质量函数(pmf)的概念，这些是理解各种概率分布的基础。 整篇文章详细解释了每种分布的特点、数学公式以及如何在Python中实现它们。对于每个分布，都有实例代码展示如何生成随机样本，并通过matplotlib生成相应的概率密度曲线，帮助读者直观理解分布的特性。最后，文章还列出了参考文献和绘图代码，供进一步学习和实践使用。 本资源是一个实用的指南，适合想要深入理解Python中概率分布和其可视化应用的读者，无论是初学者还是专业人员，都能从中受益。通过阅读和实践，读者将能更好地利用Python处理和分析随机过程中的数据。