numpy.random.geometric#

random.geometric(p, size=None)#

从几何分布中抽取样本。

伯努利试验是只有两种结果的实验：成功或失败（例如抛硬币）。几何分布模拟为了取得成功必须进行的试验次数。因此，它在正整数上得到支持，k = 1, 2, ...。

几何分布的概率质量函数为

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

其中 p 是单次试验成功的概率。

注意

新代码应使用 geometric 方法，该方法属于 Generator 实例；请参阅快速入门。

参数:

pfloat 或 float 类型的 array_like: 单次试验成功的概率。
sizeint 或 int 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（默认值），则如果 p 是标量，则返回单个值。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，单次成功的概率为 0.35

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

单次运行后有多少次试验成功？

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