python的概率分布有哪些類型?

python數(shù)據可視化。無非是把各種各樣的數(shù)據以視圖的形式展現(xiàn)出來，可以更直觀的分析數(shù)據。python的數(shù)據可視化離不開概率分布，有兩種類型，即離散概率分布和連續(xù)概率分布。離散概率分布有伯努利分布、二項分布、泊松分布和幾何分布等。連續(xù)概率分布有正態(tài)分布、指數(shù)分布、和β分布。

一、離散概率分布(概率質量函數(shù))

1、伯努利分布

一種離散分布,有兩種可能的結果。1表示成功，出現(xiàn)的概率為p(其中0

2、二項分布

重復n次的獨立的伯努利試驗(事件發(fā)生概率為p)，每次試驗相互獨立，如拋硬幣。

3、泊松分布

是顯示事件在預定時間段內可能發(fā)生的次數(shù)的分布，用于獨立事件，這些事件在給定的時間間隔內以恒定的速率發(fā)生。

二、幾何分布(概率密度函數(shù))

是具有連續(xù)取值(例如一條實線上的值)的函數(shù)。

1、正態(tài)分布

通過排列數(shù)據中每個值的概率分布來呈現(xiàn)數(shù)據的形式，大多數(shù)值保持在平均值附近，從而使排列對稱。

2、指數(shù)分布

是描述泊松過程中的事件之間的時間的概率分布，即事件以恒定平均速率連續(xù)且獨立地發(fā)生的過程。

3、β分布(betadistribution)

是伯努利分布和二項式分布的共軛先驗分布的密度函數(shù)，是一組定義在(0,1)的連續(xù)概率分布(概率的概率分布)。

以上就是python的概率分布的兩種類型介紹，希望可以幫助到你進行數(shù)據可視化操作喲~更多Python學習教程請關注IT培訓機構:千鋒教育。