在Python中制作一个二项式CDF(Cumulative Distribution Function,累积分布函数),可以使用SciPy库中的binom.cdf函数来实现。
二项式分布是一种离散概率分布,描述了在一系列独立的是/非试验中成功的次数的概率。CDF是指在给定的成功次数下,随机变量的取值小于或等于该次数的概率。
下面是一个制作二项式CDF的示例代码:
from scipy.stats import binom
def binomial_cdf(n, p, k):
"""
计算二项式CDF
:param n: 试验次数
:param p: 成功概率
:param k: 成功次数
:return: 二项式CDF值
"""
return binom.cdf(k, n, p)
# 示例使用
n = 10 # 试验次数
p = 0.5 # 成功概率
k = 5 # 成功次数
cdf = binomial_cdf(n, p, k)
print("二项式CDF值:", cdf)
在上述代码中,我们首先导入了SciPy库中的binom模块,然后定义了一个名为binomial_cdf
的函数,该函数接受三个参数:试验次数n
、成功概率p
和成功次数k
。函数内部调用了binom.cdf
函数来计算二项式CDF值,并将结果返回。
在示例中,我们使用n=10
、p=0.5
和k=5
来计算二项式CDF值。最后,我们打印出计算得到的二项式CDF值。
这是一个简单的二项式CDF制作的示例,你可以根据实际需求进行参数的调整和扩展。
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