python中概率函数（python的概率分布有哪些类型？）
python数据可视化 。无非是把各种各样的数据以视图的形式展现出来 ，可以更直观的分析数据 。python的数据可视化离不开概率分布 ，有两种类型 ，即离散概率分布和连续概率分布 。离散概率分布有伯努利分布 、二项分布 、泊松分布和几何分布等 。连续概率分布有正态分布 、指数分布 、和β分布 。
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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