这篇文章主要介绍python怎么实现beta分布概率密度函数的方法，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！
如下所示：
beta分布的大特点是其多样性, 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()
以上是“python怎么实现beta分布概率密度函数的方法”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
