numpy.random.geometric

numpy.random.geometric(p, size=None)

Выборка образцов из геометрического распределения.

Эксперименты Бернулли представляют собой эксперименты с двумя результатами: успех или неудача (например, подбрасывание монеты). Геометрическое распределение моделирует количество испытаний, которые необходимо провести для достижения успеха. Следовательно, оно определено на положительных целых числах, k = 1, 2, ....

Функция вероятности массы геометрического распределения

где p — вероятность успеха отдельного испытания.

Параметры:	p : float или array_like из floats Вероятность успеха отдельного испытания. size : int или кортеж из интов, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), тогда m * n * k образцов взяты. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если p является скаляром. В противном случае np.array(p).size образцов взяты.
Возвращает:	out : ndarray или скаляр Выборка образцов из параметризованного геометрического распределения.

Примеры

Выборка десяти тысяч значений из геометрического распределения с вероятностью индивидуального успеха, равной 0,35:

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

Сколько испытаний увенчалось успехом после одного прогона?

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