在之前的文章中，讨论了Python中的模块概念。如果还没有阅读那篇文章，请先阅读那篇文章，然后再继续阅读本文，因为在本文中将讨论随机Python模块的应用，这涉及到对模块基本概念的理解。
本文将使用Python的随机模块来可视化一些常见的概率分布，并观察在学习数据科学过程中一些重要Python模块的必要性。因此，如果是一个数据科学爱好者，那么请完整阅读本文，加速数据科学之旅，成为一名数据科学家。
随机数并不意味着任何时候都是一个独特的数字。随机意味着某些可能无法逻辑预测的东西。有两种类型的随机数：伪随机和真随机。计算机运行程序，程序是一组明确的指令。这意味着必须有一些算法来产生随机数。如果有程序来产生随机数，那么这些随机数通常是可以预测的，因此它不是真正的随机。当通过生成算法产生随机数时，这些随机数被称为伪随机。
概率分布给提供了一个法则，根据这个法则，随机变量的不同值以某种指定的概率分布。因此，概率分布是随机变量可能取的所有可能值的集合，以及每个值相关联的概率。在本文中，将讨论以下概率分布：正态分布、泊松分布和二项分布。
正态分布是数据科学中最常用的分布之一，因为许多常见的现象都遵循正态分布。它也被称为高斯分布，以其钟形曲线而闻名。这个分布的曲线关于均值对称。正态分布是一个连续分布，它适合许多事件的概率分布。正态分布的均值、中位数和众数相互重合，并且曲线的偏度为零。
例如，正态分布在日常生活中的一些例子包括：经济中的收入分布、学生的平均分数、一个国家个体的平均身高。
from numpy import random
array = random.normal(loc=0, scale=1, size=(3, 3))
print(array)
以上代码将生成一个3x3的随机数组，数组中的数据来自均值为0，标准差为1的正态分布，即标准正态分布。
泊松分布通常用于找出事件发生或不发生的概率，已知它通常发生的次数。它基本上用于模拟特定事件在一段时间或区间内发生的频率。泊松分布是一个离散分布，它估计在非常指定的时间内可以发生多少次。
例如，泊松分布在日常生活中的一些例子包括：一小时内收到的电子邮件数量、一周内进入商店的客户数量。
from numpy import random
array = random.poisson(lam=5, size=5)
print(array)
以上代码将生成一个长度为5的随机数组，数组中的数据来自发生次数等于5的泊松分布。
二项实验基本上是'n'个伯努利试验，其中n大于1，即n>1。它表示在n个独立试验中'x'次成功试验和'(n-x)'次失败的概率。
例如，二项分布在日常生活中的一些例子包括：同时抛10枚硬币。
from numpy import random
array = random.binomial(n=5, p=0.5, size=5)
print(array)
以上代码将生成一个长度为5的随机数组，数组中的数据来自5次公平硬币投掷的二项分布。