离散型随机变量代码例题

离散型随机变量通常表示的是只能取有限或可数无限多个值的概率分布，如抛硬币、骰子的结果等。在编程中，特别是统计学或概率模拟中，我们可以用数组或列表来表示其可能的取值及其对应的概率。

下面是一个简单的Python代码示例，使用NumPy库来创建并处理一个离散型随机变量——二项分布：

import numpy as np

# 定义二项分布参数：试验次数n和成功概率p
n = 10
p = 0.5

# 创建一个二项分布
binomial_distribution = np.random.binom(n, p)

# 打印可能的取值以及它们的概率
for outcome in range(n+1):
    probability = binomial_distribution.pmf(outcome)  # pmf函数计算单个结果的概率
    print(f"结果{outcome}的概率是：{probability:.4f}")

# 从这个分布中生成随机样本
random_samples = np.random.choice(binomial_distribution, size=1000)
print("随机抽取的1000个样本：", random_samples)