编写一个函数，从任意n,λ和η的双参数指数分布Exp(λ,η)中生成大小为n的随机样本。累计分布函数为：F(x) =1- e −λ(x−η)，x ≥ η.

好的，下面是一个用Python编写的函数，可以从双参数指数分布Exp(λ,η)中生成大小为n的随机样本：

import numpy as np

def generate_exp_samples(n, λ, η):
    samples = []
    
    for _ in range(n):
        u = np.random.uniform(0, 1)
        x = -np.log(1 - u) / λ + η
        samples.append(x)
    
    return samples

这个函数使用了`numpy`库来生成服从均匀分布的随机数，并根据双参数指数分布的累计分布函数进行变换得到随机样本。其中`n`是样本数量，`λ`是指数分布的参数，`η`是偏移量。

你可以调用这个函数来生成指定参数下的随机样本。例如，假设你想生成100个服从Exp(0.5, 2)分布的随机样本，可以这样调用函数：

samples = generate_exp_samples(100, 0.5, 2)
print(samples)

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