本文主要介绍推论统计中的概率分布和抽样分布，本文结构如下：
一、概率分布
随机变量：在一定条件下，某件事情可能发生或者不发生，这个事件就叫随机事件。例如抛硬币哪面朝上。随机变量X就是用来量化随机事件的函数，是将随机事件每一个可能出现的结果映射到数值的一个函数。
随机变量又包含：
- 离散随机变量（结果可以一个一个列举出来，比如明天是否下雨）
- 连续随机变量（有无限个结果，比如明天下雨的雨量）
概率分布：数据在统计图中的形状叫做分布，将随机变量、概率、分布组合起来并表现出来就是概率分布。
接下来介绍上述两种概率分布中更加细分的概率分布，针对每种概率分布，将从以下2个方面进行介绍：
- 这种分布有什么特点
- 这种分布的概率如何计算及如何使用Python计算和绘图
前提知识：Numpy是一个N维数组容
