请给我一个多项式分布公式的python程序

多项式分布通常用于描述连续随机变量落在一系列离散点上的概率。对于一个简单的二项分布，其公式可以表示为 \( P(X=k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} \)，其中 \( n \) 是试验次数，\( p \) 是单次成功的概率，而 \( k \) 表示成功次数。

如果你想模拟更复杂的多项式分布（例如多元正态分布或其他特定形式），你可以使用numpy库中的`polynomial`模块。但是，通常直接使用内置的随机数生成器如`np.random`会更常见。以下是一个简单的例子，展示如何在Python中生成符合多项式分布的随机整数：

import numpy as np

def generate_poly_distribution(n试验, success_probs):
    """
    生成多项式分布的随机数
    参数:
    n试验 (int): 试验的总数
    success_probs (list): 每次尝试成功的概率列表
    返回:
    list: 符合多项式分布的随机整数
    """
    return np.sum(np.random.choice([True, False], size=n试验, p=success_probs), axis=0)

# 示例：五次试验，每次成功的概率分别为0.24, 0.22, 0.20, 0.18, 0.16
n_trials = 5
probabilities = [0.24, 0.22, 0.20, 0.18, 0.16]
result = generate_poly_distribution(n_trials, probabilities)
print(f"五次试验的结果是: {result}")

在这个程序中，我们首先生成了`n_trials`次的布尔值，每个值是独立随机选择的，根据给定的成功概率。然后将所有的布尔值相加，得到总的“成功”次数。