Python-Bernoulli 发行

介绍

Python-Bernoulli 是一个基于 Python 语言的 Bernoulli 分布计算包。Bernoulli 分布是一种二元随机变量分布，其中随机变量只有两个极端结果，通常被表示为 0 或 1。该分布在二项分布和伯努利过程中被广泛使用。

Python-Bernoulli 包提供用于计算 Bernoulli 分布的各种函数和模型。这个包是在 Python 3.0 及以上版本上开发和测试的，可以在各种操作系统上运行。

安装

Python-Bernoulli 包可以使用 pip 安装：

pip install bernoulli

使用

导入 bernoulli 包：

from bernoulli import Bernoulli

使用 Bernoulli 对象创建 Bernoulli 分布：

b = Bernoulli(p)

其中，p 是 Bernoulli 分布的概率。可以使用以下函数计算 Bernoulli 分布的概率质量函数（PMF）和累积分布函数（CDF）：

b.pmf(k) # 计算 Bernoulli 分布的概率质量函数。
b.cdf(k) # 计算 Bernoulli 分布的累积分布函数。

这里的 k 取值为 0 或 1。

还可以使用以下函数计算 Bernoulli 分布的均值、方差和标准差：

b.mean()   # 计算 Bernoulli 分布的均值。
b.var()    # 计算 Bernoulli 分布的方差。
b.std()    # 计算 Bernoulli 分布的标准差。

具体使用方式，可以查看 bernoulli 包的文档。

案例

以下是一个使用 Bernoulli 分布的简单案例：

from bernoulli import Bernoulli
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建 Bernoulli 分布
b = Bernoulli(0.5)

# 生成一组随机样本
sample = b.rvs(100)

# 绘制直方图和 Bernoulli 分布概率质量函数
plt.hist(sample, bins=2, range=(-0.5, 1.5), density=True)
plt.plot([0, 1], [0.5, 0.5], 'ro-', lw=2)
plt.xlabel('Sample Values')
plt.ylabel('Probability')
plt.show()

该案例通过随机抽样生成了 100 个二元随机变量，并将其绘制成为直方图。同时，也绘制了 Bernoulli 分布的概率质量函数。可以从图中看出，样本值分布近似于 Bernoulli 分布。

总结

Python-Bernoulli 包是一个方便的计算 Bernoulli 分布的工具。它提供了各种函数和模型，可以帮助计算 Bernoulli 分布的概率及其相关统计量。如果你需要计算 Bernoulli 分布， Python-Bernoulli 包可能是个不错的选择。