python np.random.binomial
时间: 2023-08-14 11:14:53 浏览: 75
np.random.binomial是numpy库中的一个函数,用于生成符合二项分布的随机数。
它的语法是:
np.random.binomial(n, p, size=None)
其中,n表示试验次数,p表示每次试验成功的概率,size表示生成随机数的个数。如果省略size参数,则只生成一个随机数。
例如,要生成10个试验次数为20、成功概率为0.5的二项分布随机数,可以使用以下代码:
import numpy as np
random_numbers = np.random.binomial(20, 0.5, size=10)
print(random_numbers)
这将输出一个包含10个随机数的numpy数组,每个随机数都符合二项分布。
相关问题
random.binomial(10,0.5,20)
random.binomial(10, 0.5, 20) 是 Python 标准库中 random 模块中的一个函数,用于生成二项分布随机变量。该函数的三个参数依次为:n,p 和 size。
其中,n 表示试验的次数,p 表示每次试验成功的概率,size 表示生成随机变量的个数。
函数的返回值是一个包含 size 个元素的一维数组,表示进行了 size 次试验后,每次试验成功的次数。
下面是一个例子,展示如何使用 random.binomial(10, 0.5, 20) 函数生成 20 个二项分布随机变量,其中每个随机变量的试验次数为 10,每次试验成功的概率为 0.5:
```
import numpy as np
# 生成二项分布随机变量
x = np.random.binomial(10, 0.5, 20)
# 打印结果
print(x)
```
这个示例中,我们使用 numpy 库来调用 random.binomial(10, 0.5, 20) 函数生成 20 个二项分布随机变量。最后,我们将结果打印到屏幕上。
sample = np.random.binomial(n, p, size=10000) # 产生10000个符合二项分布的随机数 bins = np.arange(n+2) plt.hist(sample, bins=bins, align='left', rwidth=0.1, density=True) # 绘制直方图 # 设置标题和坐标 plt.title('二项分布的概率质量函数 其中:n={}, p={}'.format(n, p)) plt.xlabel('正面出现的次数') plt.ylabel('可能性')
这是一个 Python 代码,使用了 NumPy 库中的随机二项分布函数,生成了一个包含 10000 个样本的二项分布数据集。其中,n 和 p 分别代表二项分布的参数,size 参数指定了生成样本的数量。