numpy.random.Generator.geometric

метод

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

Генерация выборок из геометрического распределения.

Биномиальные испытания — это эксперименты с одним из двух исходов: успехом или неудачей (например, подбрасывание монеты). Геометрическое распределение моделирует количество испытаний, которые необходимо провести для достижения успеха. Поэтому оно определено на положительных целых числах, k = 1, 2, ....

Функция вероятности геометрического распределения:

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

где p — вероятность успеха отдельного испытания.

Параметры

pfloat или array_like float

Вероятность успеха отдельного испытания.

sizeint или кортеж из целых чисел, необязательно

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), тогда m * n * k выборок будут сгенерированы. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если p является скалярным. В противном случае np.array(p).size выборок будут сгенерированы.

Возвращает

outndarray или скаляр

Выбранные образцы из параметризованного геометрического распределения.

Примеры

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

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

Сколько испытаний завершились успехом после одного запуска?

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