Python 统计数据分析教程：处理二项分布模型

二项分布模型处理在一系列试验中仅找到两种可能结果的事件的成功概率。例如，抛硬币的结果总是正面或反面。估计在二项式分布期间抛硬币 10 次获得 3 正面朝上的概率。

为了创建这样的概率分布图，我们使用带有内置函数的seaborn python 库。此外，scipy 包有助于生成二项式分布。

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')

执行上面的代码示例，得到以下结果 -