Python SciPy库实现贝塔分布示例

下面是一个使用SciPy库模拟贝塔分布的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import beta

# 设置贝塔分布的参数
a = 2  # shape参数1
b = 5  # shape参数2

# 生成贝塔分布的随机样本
samples = beta.rvs(a, b, size=1000)

# 绘制贝塔分布的概率密度函数
x = np.linspace(0, 1, 100)
pdf = beta.pdf(x, a, b)

plt.plot(x, pdf, 'r-', lw=2, label='Beta(' + str(a) + ', ' + str(b) + ')')
plt.hist(samples, bins=30, density=True, alpha=0.5, color='skyblue')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.title('Beta Distribution')
plt.legend()
plt.show()

这段代码首先导入了必要的库，然后设置了贝塔分布的参数a和b。接下来使用beta.rvs()函数生成1000个贝塔分布的随机样本。然后使用beta.pdf()函数生成贝塔分布的概率密度函数，并绘制出来。最后使用plt.hist()函数绘制生成的随机样本的直方图。运行代码后，将显示出贝塔分布的概率密度函数和随机样本的直方图。