numpy.random.RandomState.geometric#

方法

random.RandomState.geometric(p, size=None)#

从几何分布中抽取样本。

伯努利试验是具有两种结果之一的实验：成功或失败（抛硬币就是这样的实验）。几何分布模拟了实现成功所需的试验次数。因此，它定义在正整数 k = 1, 2, ... 上。

几何分布的概率质量函数是

\[f(k) = (1 - p)^{k - 1} p\]

其中 p 是单次试验成功的概率。

注意

新代码应使用 Generator 实例的 geometric 方法；请参阅快速入门。

参数:

p浮点数或类数组的浮点数: 单次试验成功的概率。
sizeint 或 int 的元组，可选: 输出形状。如果给定的形状是，例如，(m, n, k)，则抽取 m * n * k 个样本。如果 size 为 None (默认)，当 p 为标量时，将返回单个值。否则，将抽取 np.array(p).size 个样本。

返回:

另请参阅

示例

从几何分布中抽取一万个值，其中单次成功的概率为 0.35

>>> z = np.random.geometric(p=0.35, size=10000)

一次运行后有多少次试验成功了？

>>> (z == 1).sum() / 10000.
0.34889999999999999 #random