.python 📊 | 探索伯努利分布的魅力✨

伯努利分布是概率统计中一个非常基础且重要的分布，它描述的是只有两种可能结果的随机试验，比如抛硬币（正面或反面）。在Python中，我们可以轻松地使用`scipy.stats`模块来处理伯努利分布相关的计算和可视化。例如，通过`scipy.stats.bernoulli`函数，可以快速定义一个伯努利随机变量，并进行概率质量函数(PMF)的计算。

不仅如此，借助matplotlib库，我们还可以绘制出伯努利分布的概率图，直观地展示不同成功概率p下的分布形态。例如，当p=0.5时，表示公平硬币的情况；而p=0.8则代表偏向某一种结果的情形。这种可视化工具不仅帮助我们更好地理解理论概念，还为实际数据分析提供了强有力的支持。

无论是学术研究还是工程应用，掌握伯努利分布及其在Python中的实现方法都是非常有价值的技能。快来试试吧！说不定下一个有趣的项目就从这里开始呢💡