Bayesian Binomial模型是一种用于处理二项分布数据的贝叶斯统计模型。其基本思想是通过结合先验信息和样本数据来推断未知参数的后验分布。下面给出一个用Python实现Bayesian Binomial模型的代码示例：

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

# 定义先验分布
prior_alpha = 5   # 先验分布的超参数alpha
prior_beta = 5    # 先验分布的超参数beta

# 定义样本数据
n = 50   # 样本数量
k = 18   # 成功次数

# 计算后验分布
posterior_alpha = prior_alpha + k
posterior_beta = prior_beta + n - k
posterior_dist = stats.beta(posterior_alpha, posterior_beta)

# 绘制后验分布及其区间估计
plt.figure(figsize=(8, 4))
x = np.linspace(0, 1, 200)
plt.plot(x, posterior_dist.pdf(x), 'b-', label='Posterior')
plt.fill_between(x, 0, posterior_dist.pdf(x), where=(x>=0.025)&(x<=0.975), color='gray', alpha=0.5)
plt.vlines(posterior_dist.interval(0.95), 0, posterior_dist.pdf(posterior_dist.interval(0.95)), colors='r', linestyles='--', label='95% CI')
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先定义了先验分布的超参数alpha和beta，然后定义了样本数据中的样本数量n和成功次数k。接着计算后验分布的参数alpha和beta，并使用scipy.stats库中的beta分布函数来计算后验分布。最后，我们通过matplotlib库绘制了后验分布及其95%置信区间。