numpy.random.RandomState.geometric

RandomState.geometric(p, size=None)

Выборка образцов из геометрического распределения.

Эксперименты Бернулли представляют собой эксперименты с одним из двух результатов: успех или неудача (пример такого эксперимента — подбрасывание монеты). Геометрическое распределение моделирует количество испытаний, необходимых для достижения успеха. Поэтому оно поддерживает положительные целые числа, k = 1, 2, ....

Функция массы вероятности геометрического распределения

где p — вероятность успеха в отдельном испытании.

Параметры:	p : float или array_like из float Вероятность успеха в отдельном испытании. size : int или кортеж из int, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов выбирается. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается единственное значение, если p — скаляр. В противном случае np.array(p).size образцов выбирается.
Возвращаемое значение:	out : ndarray или скаляр Выбранные образцы из параметризованного геометрического распределения.

Примеры

Выбрать десять тысяч значений из геометрического распределения с вероятностью индивидуального успеха, равной 0.35:

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

Сколько испытаний увенчались успехом после одного запуска?

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