本篇内容介绍了“matlab python画二项分布的动态图方法是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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在数据处理中，matlab和Python是常用的工具，在量化模型中，概率论是一项很重要的基础，而中心极限定理在概率论中又是一个很重要的理论。

中心极限定理的定义为：

设随机序列{Xi}独立同分布，有共同的数学期望u和方差σ^2，部分和由定义，则Sn的标准化



依分布收敛到标准正态分布。即对任何x，



这里Φ(x)是标准正态分布的分布函数。

对于二项分布而言，



当n→∞时，Sn的分布形状很像正态分布。

所以，今天我们就来看看，n从小到大时，Sn形状的变化。

matlab动态图：

python动态图：

matlab代码：

clear all;
close all;
clc;

%% 二项分布
p = 0.6;
n = 1000;
Psn = zeros(1,n+1);
if 1
   h3 =plot(0:n,Psn);
   grid on
   % axis([0 n 0 0.05]);
   axis([1 100 0 0.09]);
   for i=100:10:n
      for k = 0:i
          Psn(k+1) = nchoosek(i,k) * (p^k) * ((1-p)^(i-k));
      end
      set(h3,'XData',1:101,'YData',Psn(floor(i*0.6)-50:floor(i*0.6)+50));
      drawnow
      grid on
      pause(0.01)
   end
end

python代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
-------------------------------------------------
  File Name：    central_limit_theorem1.py
  Description :
  Author :        Z270
  date：         2018/8/30
-------------------------------------------------
  Change Activity:
                  2018/8/30:
-------------------------------------------------
"""
import numpy as np
from scipy.special import comb
import matplotlib.pyplot as plt

p = 0.6
n = 1000
Psn = np.zeros(n+1)

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)
# 打开交互模式
plt.ion()
for i in range(100,n+1,10):
   for k in range(i+1):
       Psn[k] = comb(i,k) * (p**k) * ((1-p)**(i-k))
   plt.cla()
   plt.grid(True)
   plt.xlim(1,100)
   plt.ylim(0,0.09)
   plt.plot(range(1,102), Psn[int(np.floor(i*0.6))-50:int(np.floor(i*0.6))+51], 'b--', linewidth = 2.0)
   plt.pause(0.1)
   print(i)
plt.ioff()
plt.show()

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文章名称：matlabpython画二项分布的动态图方法是什么
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