Matplotlib绘制二项分布似然函数y轴数值与参考图不符问题求解

你当前的代码计算结果是完全正确的，得到的是二项分布n=10, k=4对应的原始似然函数值，在x=0.4处数值约为0.25。
你观察到的参考图数值差异，本质是参考图绘制的不是原始似然，而是均匀先验下的后验概率密度：

• 当对抛硬币的正面概率p取Beta(1,1)均匀先验时，观测到4次正面、6次反面的后验分布为Beta(k+1, n-k+1) = Beta(5,7)
• Beta是连续概率分布，概率密度允许大于1，在x=0.4处Beta(5,7)的密度约为2.5，和你看到的参考图数值完全匹配。
  简单来说就是原图对似然做了归一化缩放，让曲线下总面积为1，转成了概率密度的表现形式，因此数值量级和原始似然有差异。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import beta

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1)
x = np.linspace(0, 1, 1000)
# 4次成功、6次失败，均匀先验对应后验Beta分布参数a=5, b=7
ax.plot(x, beta.pdf(x, a=5, b=7))
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ai4l2s