numpy API:numpy.random.multinomial

本文介绍如何使用numpy库中的multinomial函数实现从多种可能结果的离散概率分布中进行采样的过程。通过两个实例演示了均匀及非均匀分布下骰子投掷实验的模拟。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

作用:从多样式分布采样。

numpy.random.multinomial(n, pvals, size=None)

参数:

n : 试验次数
pvals : p长度序列,表示每次的概率

size : int or tuple of ints, optional

例子:
1.投一个均匀骰子20次:

np.random.multinomial(20, [1/6.]*6, size=1)
array([[4, 1, 7, 5, 2, 1]])

2.投一个不均匀骰子100次,投到6的概率是2/7:

np.random.multinomial(100, [1/7.]*5 + [2/7.])
array([11, 16, 14, 17, 16, 26])
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