python 概率分布函数,概率分布有哪几种类型

　　Python数据可视化。无非是把各种数据以视图的形式展现出来，可以更直观的分析数据。Python的数据可视化离不开概率分布，概率分布有两种，离散概率分布和连续概率分布。离散概率分布包括伯努利分布、二项式分布、泊松分布和几何分布。连续概率分布包括正态分布、指数分布和分布。

　　一、离散概率分布（概率质量函数）

　　1、伯努利分布

　　有两种可能结果的离散分布。1表示成功，发生概率为p(其中0p1)。0表示失败，发生概率Q=1-P。

　　2、二项分布

　　重复独立伯努利检验(事件发生的概率为p)n次，每次检验相互独立，如抛硬币。

　　3、泊松分布

　　它显示了一个事件在预定时间段内可能发生的次数的分布。它用于独立事件，这些事件在给定的时间间隔内以恒定的速率发生。

　　二、几何分布（概率密度函数）

　　是具有连续值的函数(例如，实线上的值)。

　　1、正态分布

　　数据的形式是通过排列数据中各值的概率分布来呈现的，大部分值保持在平均值附近，从而使排列对称。

　　2、指数分布

　　它描述了泊松过程中事件间隔时间的概率分布，即事件以恒定的平均速率连续独立发生的过程。

　　3、分布（beta distribution）

　　它是伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，是定义在(0，1)的一组连续的概率分布(概率的概率分布)。

　　以上是对python的两种概率分布的介绍。希望能帮到你数据可视化~

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