from scipy.stats import binom #导入伯努利分布
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#次数
n = 10
#概率
p = 0.3
#导入特征系数
k = np.arange(0, 21)
#伯努利分布的特征值导入
binomial = binom.pmf(k, n, p)
plt.plot(k, binomial, 'o-')
plt.title('Binomial: n = %i, p=%0.2f' % (n, p), fontsize=15)
plt.xlabel('Number of successes')
plt.ylabel('Probability of sucesses', fontsize=15)
plt.savefig(r'C:\Users\Administrator\Desktop\106\data\textdata\12.png')
plt.show()

from scipy.stats import binom 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig,ax = plt.subplots(1,1)
n = 100
p = 0.5
#平均值, 方差, 偏度, 峰度
mean,var,skew,kurt=binom.stats(n,p,moments='mvsk')
print(mean,var,skew,kurt)
#ppf:累积分布函数的反函数。q=0.01时，ppf就是p(X<x)=0.01时的x值。
x=np.arange(binom.ppf(0.01,n,p),binom.ppf(0.99,n,p))
ax.plot(x,binom.pmf(x,n,p),'o')
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.title(u'二项分布概率质量函数')
plt.savefig(r'C:\Users\Administrator\Desktop\106\data\textdata\1.png')
plt.show()

#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
'''
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
'''

'''
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
'''
X = np.arange(0, 2,1)
X

'''
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
'''
#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

#第3步，绘图
'''
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
'''
plt.plot(X, pList, marker='o',linestyle='None')
'''
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
'''
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()