python统计数据分析教程：二项分布模型处理

2018-10-0119:27:22后端程序开发Comments2,381 views字数 408阅读模式

二项分布模型处理的是在一系列实验中只发现两种可能结果的事件成功概率。例如，投掷硬币总是会产生正面或背面。在二项分布期间估计重复抛掷硬币10次获得3个正面的概率。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/6086.html

我们使用具有内置函数的seaborn python库来创建这样的概率分布图。此外，scipy软件包有助于创建二项分布。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/6086.html

from scipy.stats import binom
import seaborn as sb

binom.rvs(size=10,n=20,p=0.8)

data_binom = binom.rvs(n=20,p=0.8,loc=0,size=1000)
ax = sb.distplot(data_binom,
                  kde=True,
                  color='blue',
                  hist_kws={"linewidth": 25,'alpha':1})
ax.set(xlabel='Binomial', ylabel='Frequency')

执行上面示例代码，得到以下结果 -文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/bc/6086.html

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Python

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