二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数n（试验次数）、p（单次成功概率）和k（成功次数）定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据，Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。

多项分布是二项分布的推广，描述了在n次试验中k种不同事件出现次数的概率分布。参数包括试验次数n、结果概率列表pvals（和为1）和输出形状size。PMF公式展示了各结果出现次数的概率。NumPy的random.multinomial()可生成多项分布数据。练习包括模拟掷骰子和抽奖活动。解决方案提供了相关图表绘制代码。关注公众号“LetusCoding”获取更多内容。