生成负二项分布的随机代码

下面是生成负二项分布的随机代码（使用Python语言）：

import numpy as np

def neg_binom(p, r):
    """
    生成负二项分布的随机数
    :param p: 每次试验成功的概率
    :param r: 需要进行r次成功的试验次数
    :return: 生成的随机数
    """
    return np.random.negative_binomial(r, p)

# 示例
p = 0.3
r = 5
random_num = neg_binom(p, r)
print(random_num)

在上述代码中，我们使用了numpy库中的negative_binomial函数来生成负二项分布的随机数。该函数的第一个参数为需要进行r次成功的试验次数，第二个参数为每次试验成功的概率。函数的返回值即为生成的随机数。

相关问题

用R语言写一个生成负二项稀疏数据的代码

生成负二项稀疏数据可以使用R语言中的`rnbinom()`函数。具体代码如下：

# 定义参数
n <- 1000 # 样本量
p <- 0.1 # 成功概率
size <- 5 # 负二项分布中的参数r，表示需要进行多少次成功才能停止
sparsity <- 0.8 # 稀疏度

# 生成负二项稀疏数据
set.seed(123) # 设置随机数种子
x <- matrix(0, nrow = n, ncol = 1000) # 初始化全零矩阵
for (i in 1:n) {
  x[i, sample(1:1000, round(1000 * sparsity))] <- rnbinom(n = size, p = p, size = 1)
}

解释一下代码：

- `n`：样本量，这里设置为1000；
- `p`：成功概率，这里设置为0.1；
- `size`：负二项分布中的参数r，表示需要进行多少次成功才能停止，这里设置为5；
- `sparsity`：稀疏度，即数据中非零元素的比例，这里设置为0.8；
- `set.seed(123)`：设置随机数种子，保证每次运行代码生成的数据都一样；
- `x`：初始化一个1000行、1000列的全零矩阵；
- `for`循环：对于每个样本，随机选择其中80%的特征，并在这些特征上生成负二项分布的数据。

最终生成的数据`x`是一个1000行、1000列的稀疏矩阵，其中非零元素符合负二项分布。

负样本设置为随机噪声，如何使用代码生成

生成随机噪声的代码很简单，可以使用Python中的NumPy库生成随机数组。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 生成 1000 个随机数作为负样本
negative_samples = np.random.rand(1000)

这将生成一个包含1000个随机数的NumPy数组，每个数都在0到1之间。如果你需要生成不同范围或分布的随机数，可以查看NumPy库的其他函数。