NumPy 1.14 - numpy.random.geometric()

numpy.random.geometric




numpy

numpy.random.geometric

numpy.random.geometric(p, size=None)

ज्यामितीय वितरण से नमूने लें।

बर्नौली परीक्षण दो परिणामों में से एक के साथ प्रयोग हैं: सफलता या असफलता (इस तरह के प्रयोग का एक उदाहरण एक सिक्का उछाल रहा है)। जियोमेट्रिक डिस्ट्रीब्यूशन ट्रायल की संख्या को मॉडल करता है जिसे सफलता प्राप्त करने के लिए अवश्य चलाया जाना चाहिए। इसलिए यह सकारात्मक पूर्णांक, k = 1, 2, ... पर समर्थित है।

ज्यामितीय वितरण की संभाव्यता द्रव्यमान संख्या है

f (k) = (1 - p) ^ {k - 1} p

जहाँ p एक व्यक्तिगत परीक्षण की सफलता की संभावना है।

पैरामीटर:

p : फ्लोट्स की फ़्लोट या array_like

एक व्यक्तिगत परीक्षण की सफलता की संभावना।

आकार : इंट या टुपल इन्टस, वैकल्पिक

आउटपुट आकार। यदि दी गई आकृति है, जैसे, (m, n, k) , तो m * n * k नमूने खींचे जाते हैं। यदि आकार None (डिफ़ॉल्ट), यदि p एक अदिश राशि है तो एक एकल मान लौटाया जाता है। अन्यथा, np.array(p).size नमूने तैयार किए जाते हैं।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray या स्केलर

पैरामीटर किए गए ज्यामितीय वितरण से नमूने खींचे।

उदाहरण

ज्यामितीय वितरण से दस हज़ार मान निकालें, जिसमें 0.35 के बराबर व्यक्तिगत सफलता की संभावना हो:

>>> z = np.random.geometric(p=0.35, size=10000)

एक रन के बाद कितने ट्रायल सफल हुए?

>>> (z == 1).sum() / 10000.
0.34889999999999999 #random