numpy.random.RandomState.geometric

метод

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

Выборка значений 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 распределения вероятностей геометрического распределения

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

где p — вероятность успеха отдельного испытания.

Примечание

Новый код должен использовать метод geometric экземпляра Generator; см. Быстрый старт.

Параметры:

pfloat или array_like из float

Вероятность успеха отдельного испытания.

sizeint или кортеж из int, необязательно

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k значений выбираются. Если size — None (по умолчанию), возвращается одно значение, если p — скаляр. В противном случае np.array(p).size значений выбираются.

Возвращает:

outndarray или скаляр

Выбранные значения из параметризованного геометрического распределения.

См. также

random.Generator.geometric

который следует использовать в новом коде.

Примеры

Выберите десять тысяч значений из геометрического распределения, с вероятностью успеха отдельного испытания, равной 0.35:

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

Сколько испытаний было успешными после одного запуска?

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