2020-11-25

Numpy随機抽樣

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知識點

numpy scipy的stats.binom.pmf 假設有一種隻有兩個結果的試驗，其成功機率為 P,那麼二項分布描述了進行n次這樣的獨立試驗而成功k次的機率。

二項分布的機率品質函數公式如下：

使用二項分布的機率品質函數pmf()可以很容易計算出現k次6點的機率。

pmf()

pmf()的第一個參數為随機變量的取值，後面的參數為描述随機分布所需的參數。對于二項分布來說，參數分别為n和P,而取值範圍則為0到n之間的整數。

程式通過二項分布的機率品質公式計算投擲5次骰子出現0到6所對應的機率：

stats.binom.pmf(range(6), 5, 1/6.0)

array([0.401878, 0.401878, 0.166751, 0.032150, 0.003215, 0.000129])

由結果可知：出現0或1次6點的機率為40.2%,而出現3次6點的機率為3.215%

numpy.random.binomial(n,p,size=None) 二項分布機率函數，n表示一次試驗運作多少回，p表示的試驗成功的機率，size表示進行多少次試驗

**matplotlib.pyplot.hist( data,bins,density,color) ** bins劃分間隔，density=True為頻率直方圖。

numpy.around(a, decimals=0, out=None) 傳回四舍五入後的值，可指定精度。a 表示輸入數組

decimals 要舍入的小數位數。 預設值為0。 如果為負，整數将四舍五入到小數點左側的位置。

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