Python numpy random.geometric用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.random.geometric 的用法。

用法:

random.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(这种实验的一个例子是掷硬币)。几何分布模拟为取得成功而必须运行的试验次数。因此，正整数 k = 1, 2, ... 支持它。

几何分布的概率质量函数为

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

其中 p 是单个试验的成功概率。

注意

新代码应改为使用default_rng() 实例的geometric 方法；请参阅快速入门。

参数：

p： 浮点数或类似数组的浮点数

单个试验成功的概率。

size： int 或整数元组，可选

输出形状。例如，如果给定的形状是 (m, n, k) ，则绘制 m * n * k 样本。如果 size 为 None(默认)，如果 p 是标量，则返回单个值。否则，将抽取np.array(p).size 样本。

返回：

out： ndarray 或标量

从参数化几何分布中抽取样本。

例子：

从几何分布中抽取一万个值，个体成功的概率等于 0.35：

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

一次运行后有多少次试验成功？

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