python中有哪些概率分布类型

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Python的优点有哪些

1、简单易用，与C/C++、Java、C# 等传统语言相比，Python对代码格式的要求没有那么严格；2、Python属于开源的，所有人都可以看到源代码，并且可以被移植在许多平台上使用；3、Python面向对象，能够支持面向过程编程,也支持面向对象编程；4、Python是一种解释性语言，Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；5、Python功能强大，拥有的模块众多，基本能够实现所有的常见功能。

一、离散概率分布（概率质量函数）

1、伯努利分布

一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0<p<1)。0表示失败，出现的概率为q=1-p。

2、二项分布

重复n次的独立的伯努利试验（事件发生概率为p），每次试验相互独立，如抛硬币。

3、泊松分布

是显示事件在预定时间段内可能发生的次数的分布，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）

是具有连续取值（例如一条实线上的值）的函数。

1、正态分布

通过排列数据中每个值的概率分布来呈现数据的形式，大多数值保持在平均值附近，从而使排列对称。

2、指数分布

是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。

3、β分布（beta distribution）

是伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，是一组定义在(0,1)的连续概率分布（概率的概率分布）。

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