一、导入
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from pylab import mpl
from scipy.stats import binom
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
二、分布
1、伯努利分布，案例5-8
x1 = np.arange(0,3,1)
x1
p1 = 0.05
plt.plot(x1,stats.bernoulli.pmf(x1,p1),'ro')
pList1 = stats.bernoulli.pmf(x1,p1)
pList1
array([0.95, 0.05, 0. ])
2、二项分布
3、泊松分布
4、几何分布
5、正态分布
u5 = 5 # 平均值
sigma = 3 # 标准差
x5 = np.arange(0,11,1)
y = stats.norm.pdf(x5,mu5,sigma)
print('x5:',x5)
print('y:',y)
plt.plot(x5,y)
plt.xlabel('随机变量：x')
plt.ylabel('概率：y')
plt.title('正态分布：$\mu$=%.1f,$\sigma^2$=%.1f' % (mu5,sigma))
plt.grid()
plt.show()
6、指数分布
lambd = 0.5
x6 = np.arange(0,15,0.1)
y6= stats.expon.pdf(x6,lambd)
plt.plot(x6,y6)
plt.title('exp')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('density')
plt.show()
