给出一段代码：生成一组服从指数分布的整数，范围1-200

在Python中，我们可以使用`numpy`库中的`exponential`函数结合`random.randint`来实现这个功能。首先需要安装numpy，如果还没有安装可以使用`pip install numpy`命令。以下是生成一组服从指数分布的整数，范围在1到200之间的示例代码：

import numpy as np

# 设置指数分布的平均值（λ参数）
lambda_param = 50

# 生成随机整数，范围从1到200，按照指数分布的概率分布
random_integers = np.random.geometric(p=1 / lambda_param) * (200 - 1) + 1

# 打印生成的结果
print(random_integers)

在这个例子中，我们使用了几何分布（geometric distribution），它是一种离散概率分布，与指数分布有关。`np.random.geometric`函数接受一个参数`p`，它是成功事件发生的概率，这里设置为1/λ，其中λ就是平均值（对于几何分布，λ=1/p）。我们将生成的结果乘以(200-1)并加1，是为了将结果转换到1到200的范围内。

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给出一段python代码：生成一组服从指数分布的整数，整数范围在1到200之间

在Python中，你可以使用`numpy`库中的`exponential`函数来生成服从指数分布的随机数，然后通过取整操作将其转换为整数。这里是一个简单的例子：

import numpy as np

def generate_exponential_integers(range_min=1, range_max=200):
    # 设置指数分布的参数
    lambda_value = 1 / 50  # 对于范围较小的情况，可以调整lambda值改变分布形状

    # 生成服从指数分布的随机数组
    exponentials = np.random.exponential(scale=lambda_value, size=100)  # 可以调整大小

    # 将浮点数转换为指定范围内的整数
    integers = np.round(exponentials).astype(int)

    # 确保所有整数在给定范围内
    return integers.clip(range_min, range_max)

# 生成并打印1到200之间的100个指数分布整数
result = generate_exponential_integers()
print(result)

在这个代码中，我们首先设置了指数分布的平均间隔（`scale`参数），然后生成相应的随机数，接着对它们进行四舍五入，并将结果限制在1到200的范围内。