Python实现二项分布算法——自制概率计算器

Python实现二项分布算法——自制概率计算器

二项分布（Binomial Distribution）是一种离散型概率分布，可以用来描述在n次独立的伯努利试验中，成功次数为k的概率分布情况。它是很多统计学知识和实际问题的基础。

Python作为一门强大的编程语言，在统计学方面也有着非常广泛的应用。我们可以使用Python编写一个简单的程序，输入指定的参数，即可自动计算出二项分布的概率。

下面是Python的实现代码：

import math

def binomial_distribution(n, k, p):
    # 计算组合数
    c = math.comb(n, k)
    # 计算概率
    prob = c * p ** k * (1 - p) ** (n - k)
    # 返回结果
    return prob

以上代码中，我们使用Python中的math库来计算组合数，并根据公式计算二项分布的概率。其中，n表示试验次数，k表示成功次数，p表示每次成功的概率。

我们可以使用这段代码来计算在10次独立的伯努利试验中，成功5次的概率：

>>> binomial_distribution(10, 5, 0.5)
0.24609375

如果需要计算多组数据，我们可以编写一个for循环来批量计算：

for i in range(11):
    print(f"在10次独立的伯努利试验中，成功{i}次的概率为：{binomial_distribution(10, i, 0.5)}")

运行结果如下：

在10次独立的伯努利