python二项分布随机数

要生成符合二项分布的随机数，你可以使用numpy库中的`np.random.binomial`函数。这个函数接受三个参数，分别是试验次数、事件发生概率和随机取出的试验真实数据个数。例如，如果你想生成100个符合二项分布(试验次数为100，事件发生概率为0.5)的随机数，你可以使用以下代码：

import numpy as np

random_numbers = np.random.binomial(100, 0.5, 100)

在这个例子中，`random_numbers`将是一个包含100个随机数的numpy数组，这些随机数符合二项分布。每个随机数表示100次试验中事件发生的次数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python 二项分布（三）](https://blog.csdn.net/wushunjiewudi/article/details/83551919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Numpy二项分布和泊松分布](https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/128233941)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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