NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧

不眠之夜

二项分布

简介

二项分布是一种离散概率分布，用于描述在固定次数的独立试验中，事件“成功”的次数的概率分布。它通常用于分析诸如抛硬币、做选择题等具有两个结果（成功或失败）的事件。
参数

二项分布用三个参数来定义：
n：试验次数，表示重复相同实验的次数。
p：每次试验中成功事件发生的概率。
k：成功事件发生的次数，范围为 0 到 n。
公式

二项分布的概率质量函数 (PMF) 给出了在 n 次试验中恰好获得 k 次成功的概率，计算公式为：

1. P(k) = C(n, k) p^k (1 - p)^(n - k)

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其中：
C(n, k) 是组合数，表示从 n 个元素中选取 k 个元素的方案数。
p^k 表示 k 次成功的概率。
(1 - p)^(n - k) 表示 n - k 次失败的概率。
生成二项分布数据

NumPy 提供了 random.binomial() 函数来生成服从二项分布的随机数。该函数接受以下参数：
n：试验次数。
p：每次试验中成功事件发生的概率。
size：输出数组的形状。
示例：生成 10 次试验中，每次成功概率为 0.5 的事件的成功次数：

1. import numpy as np
3. data = np.random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
4. print(data)

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可视化二项分布

Seaborn 库提供了便捷的函数来可视化分布，包括二项分布。
示例：绘制 100 次试验中，每次成功概率为 0.6 的事件的成功次数分布：

1. import seaborn as sns
2. import numpy as np
4. data = np.random.binomial(n=100, p=0.6, size=1000)
5. sns.distplot(data)
6. plt.show()

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正态分布与二项分布的关系

当试验次数 n 很大，成功概率 p 接近 0.5 时，二项分布可以近似为正态分布。其均值 μ 为 np，标准差 σ 为 sqrt(np(1 - p))。
示例：比较二项分布和正态分布的形状：

1. import seaborn as sns
2. import numpy as np
4. n = 100
5. p = 0.5
7. # 生成二项分布数据
8. data_binomial = np.random.binomial(n=n, p=p, size=1000)
10. # 生成正态分布数据
11. mu = n p
12. sigma = np.sqrt(n p (1 - p))
13. data_normal = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
15. sns.distplot(data_binomial, label="Binomial")
16. sns.distplot(data_normal, label="Normal")
17. plt.legend()
18. plt.show()

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练习

• 在 50 次试验中，每次成功概率为 0.2 的事件，模拟成功次数并绘制分布图。
  
• 比较不同试验次数下二项分布形状的变化。
  
• 利用二项分布来模拟一次 10 道选择题的考试，每题答对的概率为 0.7，并计算平均分和及格率（60 分及格）。
  

解决方案

1. import seaborn as sns
2. import numpy as np
3. import matplotlib.pyplot as plt
5. # 1. 模拟成功次数并绘制分布图
6. data = np.random.binomial(n=50, p=0.2, size=1000)
7. sns.distplot(data)
8. plt.show()
10. # 2. 比较不同试验次数下二项分布形状的变化
11. n_values = [10, 50, 100, 500]
12. for n in n_values:
13.     data = np.random.binomial(n=n, p=0.5, size=1000)
14.     sns.distplot(data, label=f"n={n}")
15. plt.legend()
16. plt.show()
18. # 3. 模拟考试成绩并计算平均分和及格率
19. scores

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最后

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来源:https://www.cnblogs.com/xiaowange/p/18216487
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