Основы теории вероятностей на Python
Alexander A. Ramírez M.
CEO @ Synergy Vision
...на примере подбрасывания монеты

Орёл или решка

Случайный эксперимент Бернулли
from scipy.stats import bernoulli
bernoulli.rvs(p=0.5, size=1)
array([0])
Ещё одна попытка
bernoulli.rvs(p=0.5, size=1)
array([1])
Увеличьте параметр size, чтобы подбросить больше...
bernoulli.rvs(p=0.5, size=10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0])
Сколько орлов?
sum(bernoulli.rvs(p=0.5, size=10))
5
Ещё одна попытка...
sum(bernoulli.rvs(p=0.5, size=10))
2
Биномиальная случайная величина
from scipy.stats import binom
binom.rvs(n=10, p=0.5, size=1)
array([7])
Много попыток
binom.rvs(n=10, p=0.5, size=10)
array([6, 2, 3, 5, 5, 5, 5, 4, 6, 6])
Несправедливая монета
binom.rvs(n=10, p=0.3, size=10)
array([3, 4, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 6])
random_state функции rvs()from scipy.stats import binom
binom.rvs(n=10, p=0.5, size=1, random_state=42)
numpy.random.seed()import numpy as np
np.random.seed(42)
Подбрасываем 10 честных монет с фиксированным зерном
from scipy.stats import binom
import numpy as np
np.random.seed(42)
binom.rvs(n=10, p=0.5, size=1)
array([4])
Основы теории вероятностей на Python