Python | Numpy np.negative_binomial() 方法

np.negative_binomial() 方法用于随机生成负二项式分布的样本。负二项式分布是对成功次数进行重复试验的结果。

负二项式分布是二项式分布的一种扩展。在负二项式分布中，需要固定成功次数 $k$，并进行多次试验，直到获得 $k$ 次成功，才算结束试验。每次试验的成功概率为 $p$。试验次数 $X$ 符合负二项式分布，即记为 $X \sim Nb(k, p)$。

语法：

numpy.random.negative_binomial(n, p, size=None)

参数说明：

• n : 成功次数，可以为实数。
• p : 每次试验成功的概率，取值范围为 [0, 1]。
• size : 输出样本数目。

返回值：

该方法返回 size 个满足负二项式分布的样本。

示例代码：

import numpy as np

# 生成 5 个大小为 2 的负二项式分布样本
samples = np.random.negative_binomial(n=2, p=0.5, size=5)
print(samples)

输出：

[4 3 4 4 4]

以上代码的输出结果是 5 个大小为 2 的负二项式分布样本，其中 $k=2$，成功概率 $p=0.5$，每个样本的值表示在获得 $2$ 次成功之前进行了多少次试验。