Python - 二項分佈

二項分佈模型用於找出在一個實驗系列中，僅有兩種可能結果的事件的成功機率。例如，拋擲一枚硬幣總是得到正面或反面。在二項分佈中，對一枚硬幣重複拋擲 10 次後恰好得到 3 次正面的機率會被估計出來。

我們使用內建了函式來建立此類機率分佈圖的海伯恩 Python 庫。此外，scipy 包有助於建立二項分佈。

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')

其輸出如下 -