python--scipy--1离散概率分布：伯努利分布

#导入包
#数组包
import numpy as np
#绘图包
import matplotlib.pyplot as plt
#统计计算包的统计模块
from scipy import stats
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arange用于生成一个等差数组，arange([start, ]stop, [step, ]
使用见文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.arange.html
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第1步，定义随机变量：1次抛硬币
成功指正面朝上记录为1，失败指反面朝上记录为0
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X = np.arange(0, 2,1)
X

array([0, 1])

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伯努利分布官方使用文档：
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.bernoulli.html#scipy.stats.bernoulli
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#第2步，#求对应分布的概率:概率质量函数 (PMF)
#它返回一个列表，列表中每个元素表示随机变量中对应值的概率
p = 0.5 # 硬币朝上的概率
pList = stats.bernoulli.pmf(X, p)
pList

array([0.5, 0.5])

#第3步，绘图
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plot默认绘制折线，这里我们只绘制点，所以传入下面的参数：
marker：点的形状，值o表示点为圆圈标记（circle marker）
linestyle：线条的形状，值None表示不显示连接各个点的折线
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plt.plot(X, pList, marker='o',linestyle='None')
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vlines用于绘制竖直线(vertical lines),
参数说明：vline(x坐标值, y坐标最小值, y坐标值最大值)
我们传入的X是一个数组，是给数组中的每个x坐标值绘制竖直线，
竖直线y坐标最小值是0，y坐标值最大值是对应pList中的值
官网文档：https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.vlines
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plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
plt.vlines(X, 0, pList)
#x轴文本
plt.xlabel('随机变量：抛硬币1次')
#y轴文本
plt.ylabel('概率')
#标题
plt.title('伯努利分布：p=%.2f' %  p)
#显示图形
plt.show()