python中Beta分布如何理解？

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《python中Beta分布如何理解？》是一篇不错的Python文章，好东西应该跟大家分享，这里给大家转摘到这里，希望大家能有所收获。

在python的概率分布中，当你不知道一个东西的具体概率是多少时，可以使用Beta分布，Beta分布看作一个概率的概率分布，可以给出了所有概率出现的可能性大小。本文将向大家介绍python中Beta分布的介绍和具体的而实现代码。

1、python中Beta分布是什么？

Beta分布是一个定义在[0,1]区间上的连续概率分布族，它有两个正值参数，称为形状参数，一般用α$\alpha$和β$\beta$表示。

在贝叶斯推断中，Beta分布是Bernoulli、二项分布、负二项分布和几何分布的共轭先验分布。

2、Beta分布的概率密度函数形式

f(x;α,β)=B(α,β)1xα−1(1−x)β−1

3、分布写作

X Be(α,β)

4、Beta分布使用实例

from scipy.stats import beta
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=0.5
b=0.5
x=np.arange(0.01,1,0.01)
y=beta.pdf(x,a,b)
plt.plot(x,y)
plt.title('Beta')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('density')
plt.show()

以上就是python中Beta分布的你介绍，希望能对你有所帮助哟~