Python numpy random.geometric用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 numpy.random.geometric 的用法。

用法:

random.geometric(p, size=None)

從幾何分布中抽取樣本。

伯努利試驗是具有兩種結果之一的實驗：成功或失敗(這種實驗的一個例子是擲硬幣)。幾何分布模擬為取得成功而必須運行的試驗次數。因此，正整數 k = 1, 2, ... 支持它。

幾何分布的概率質量函數為

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

其中 p 是單個試驗的成功概率。

注意

新代碼應改為使用default_rng() 實例的geometric 方法；請參閱快速入門。

參數：

p： 浮點數或類似數組的浮點數

單個試驗成功的概率。

size： int 或整數元組，可選

輸出形狀。例如，如果給定的形狀是 (m, n, k) ，則繪製 m * n * k 樣本。如果 size 為 None(默認)，如果 p 是標量，則返回單個值。否則，將抽取np.array(p).size 樣本。

返回：

out： ndarray 或標量

從參數化幾何分布中抽取樣本。

例子：

從幾何分布中抽取一萬個值，個體成功的概率等於 0.35：

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

一次運行後有多少次試驗成功？

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