用法：
RandomState.geometric(p, size=None)從幾何分布中抽取樣本。
伯努利試驗是具有以下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)。幾何分布模型為獲得成功而必須運行的試驗次數。因此，正整數支持它，
k = 1, 2, ...。幾何分布的概率質量函數為
其中p是單個試驗成功的概率。
參數： - p： ： float 或 array_like of floats
個別試驗成功的概率。
- size： ： int 或 tuple of ints, 可選參數
輸出形狀。如果給定的形狀是
(m, n, k)， 然後m * n * k抽取樣品。如果尺寸是None(默認)，如果返回一個值p是標量。除此以外，np.array(p).size抽取樣品。
返回值： - out： ： ndarray或標量
從參數化的幾何分布中抽取樣本。
例子：
從幾何分布中繪製一萬個值，單個成功的概率等於0.35：
>>> z = np.random.geometric(p=0.35, size=10000)單次運行後成功進行了多少次試驗？
>>> (z == 1).sum() / 10000. 0.34889999999999999 #random
注：本文由純淨天空篩選整理自 numpy.random.mtrand.RandomState.geometric。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。