python实现beta分布概率密度函数的方法_Python

如下所示：

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									beta分布的最大特点是其多样性, 从下图可以看出, beta分布具有各种形态, 有U形, 类似正态分布的形状, 类似uniform分布的形状等, 正式这一特质使beta分布在共轭先验的计算中起到重要作用:

									import matplotlib.pyplot as plt

									import numpy as np

									from scipy import stats

									from matplotlib import style

									style.use('ggplot')

									params = [0.5, 1, 2, 3]

									x = np.linspace(0, 1, 100)

									f, ax = plt.subplots(len(params), len(params), sharex=True, sharey=True)

									for i in range(4):

									  for j in range(4):

									    alpha = params[i]

									    beta = params[j]

									    pdf = stats.beta(alpha, beta).pdf(x)

									    ax[i, j].plot(x, pdf)

									    ax[i, j].plot(0, 0, label='alpha={:3.2f}\nbeta={:3.2f}'.format(alpha, beta), alpha=0)

									    plt.setp(ax[i, j], xticks=[0.0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.0], yticks=[0,2,4,6,8,10])

									    ax[i, j].legend(fontsize=10)

									ax[3, 0].set_xlabel('theta', fontsize=16)

									ax[0, 0].set_ylabel('pdf(theta)', fontsize=16)

									plt.suptitle('Beta PDF', fontsize=16)

									plt.tight_layout()

									plt.show()