Python 使用numpy生成几何分布随机数

要使用NumPy生成几何分布的随机数，可以使用numpy.random模块中的geometric函数。这个函数返回一个满足几何分布的随机整数或数组。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

def generate_geometric(p, size=1):
    return np.random.geometric(p, size)

p = 0.5  # 成功概率
random_numbers = generate_geometric(p, size=10)
print(random_numbers)

在上面的代码中，我们定义了一个`generate_geometric`函数，它接受两个参数`p`和`size`，其中`p`表示成功的概率，`size`表示要生成的随机数的个数。我们使用`np.random.geometric(p, size)`函数来生成满足几何分布的随机数，并将结果打印出来。

你可以根据需要调整`size`参数来生成多个随机数。在上面的例子中，我们生成了10个满足几何分布的随机数。

希望这个例子对你有帮助！如果还有其他问题，请继续提问。

相关问题

请给我生成几何分布的代码

在Python中，我们可以使用numpy库来生成几何分布的随机数。以下是一个简单的例子，展示如何生成指定形状参数（p，成功概率）的几何分布随机变量：

import numpy as np

def generate_geometric_distribution(p, n_samples):
    # 函数定义
    def geom_rv():
        return 0 if np.random.rand() >= p else 1

    # 生成n_samples个独立的几何分布随机数
    geometric_numbers = [geom_rv() for _ in range(n_samples)]
    
    return geometric_numbers

# 示例用法
success_probability = 0.7  # 设定成功概率
number_of_samples = 1000   # 想要生成的随机数的数量
random_geometric_values = generate_geometric_distribution(success_probability, number_of_samples)

print("生成的几何分布随机数:", random_geometric_values)

在这个代码中，我们首先定义了一个内部函数`geom_rv()`，它模拟了成功的条件是随机事件发生，发生的概率是`p`。然后，通过列表推导式生成了`n_samples`个这样的随机数。你可以根据需要改变`success_probability`和`n_samples`的值。