间进式抽样代码，可以画出样品次品率随样本量变化的模拟图v

间歇式抽样的代码本身并不直接生成图形，但它可以根据抽样过程来模拟样品次品率的变化趋势。为了展示这个趋势，你需要结合统计分析和数据可视化库，比如Python的`matplotlib`和`numpy`。下面是一个简化的示例，它假设我们有一个理想化的二项分布模型来描述样品次品率，并绘制样本量增加时的预期次品率曲线：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设次品率为5%（0.05）
def binomial_probability(total_samples, defective_rate):
    return np.random.binom(total_samples, defective_rate)

# 创建样本点范围
sample_sizes = np.arange(10, 1000, 10)
probability_values = []

for sample_size in sample_sizes:
    probabilities = [binomial_probability(sample_size, 0.05) for _ in range(100)]  # 取多次实验结果平均
    probability_values.append(np.mean(probabilities))

# 绘制图表
plt.plot(sample_sizes, probability_values, label='次品率')
plt.xlabel('样本量')
plt.ylabel('预期次品率')
plt.title('样品次品率随样本量变化')
plt.legend()
plt.show()

这个代码通过不断重复抽样并计算平均值，模拟了随着样本量增大，次品率波动的情况。请注意，这只是一个简化版本，实际应用中可能需要更复杂的概率模型来准确反映实际情况。