python np.random.binomial

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

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。

n = 10000000 p = 10 x = np.random.normal(size=(n, p)) beta = np.arange(1, p+1).reshape(-1, 1) z = x @ beta condprob = norm.cdf(z) y = binom.rvs(1, condprob, size=n).reshape(-1, 1) prob_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.probit)).fit() logit_fit = glm(y, x, family=families.Binomial(link=families.links.logit)).fit() linear_fit = glm(y, x, family=families.Gaussian(link=families.links.identity)).fit() coef_mat = np.column_stack((prob_fit.params, logit_fit.params, linear_fit.params)) print(coef_mat) prop_mat = np.column_stack((prob_fit.params / logit_fit.params, prob_fit.params / linear_fit.params, logit_fit.params / linear_fit.params))

这是一个用于生成数据并进行二项式回归、logistic回归和线性回归的Python代码。其中，n为样本量，p为自变量个数，x是从正态分布中随机生成的样本数据，beta是一个1到p的向量，z是x和beta的点积，condprob是z的累积分布函数值，y是从二项分布中生成的响应变量。

接下来，使用三种不同的link函数，分别对y和x进行回归拟合，并输出各个系数的值。最后，将三个模型的系数进行比较得到prop_mat。

这段代码的作用是演示了如何使用Python中的statsmodels库进行回归分析，并比较不同link函数的效果。由于生成的数据是随机的，因此每次运行结果可能会不同。