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Python模拟伯努利试验和二项分布代码实例
站长资源 2024/11/24 佚名
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1、模拟 27 次投掷硬币的伯努利试验

代码：

from scipy import stats
import numpy as np
p = 0.5
# 生成冻结分布函数
bernoulliDist = stats.bernoulli(p) 

# 模拟 27 次伯努利实验
trails = bernoulliDist.rvs(27) 

# 查看结果
trails

Python模拟伯努利试验和二项分布代码实例

2、模拟二项分布

代码

import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
 
Ps = [0.5, 0.6, 0.7]
Ns = [20, 20, 20]
colors = ['blue', 'green', 'red']
 
# 模拟试验绘制图形
for p,n, c in zip(Ps, Ns, colors):
  binomDist = stats.binom(n, p)
  P_k = binomDist.pmf(np.arange(n + 1))
   
  label='p={},n={}'.format(p, n)
  plt.plot(P_k, '--',marker='o', label=label, ms=5)
   
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('P(X)')
plt.legend()
 
plt.show()

结果

Python模拟伯努利试验和二项分布代码实例

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

更新日志

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