二项式分布
二项式分布
二项式分布是离散分布。
它描述了二元场景的结果，例如抛硬币，结果只可能是正面或反面。
它有三个参数
n - 试验次数。
p - 每次试验发生的概率（例如，抛硬币时每次试验的概率为 0.5）。
size - 返回数组的形状。
离散分布：分布定义在一组独立的事件上，例如，抛硬币的结果是离散的，因为它只能是正面或反面，而人的身高是连续的，它可以是 170、170.1、170.11 等。
示例
给定 10 次抛硬币试验，生成 10 个数据点
from numpy import random
x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
print(x)
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二项式分布可视化
示例
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.binomial(n=10, p=0.5, size=1000), hist=True, kde=False)
plt.show()
结果
正态分布与二项式分布的区别
主要区别在于正态分布是连续的，而二项式分布是离散的，但如果有足够多的数据点，它将与具有特定位置和尺度的正态分布非常相似。
示例
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(loc=50, scale=5, size=1000), hist=False, label='normal')
sns.distplot(random.binomial(n=100, p=0.5, size=1000), hist=False, label='binomial')
plt.show()
结果
