產生離散型隨機變數

Python 的 Monte Carlo 模擬

Izzy Weber

Curriculum Manager, DataCamp

必要匯入

import scipy.stats as st

import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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離散型均勻分配

理論機率質量函式（PMF）： 離散型均勻分配的理論機率質量函式

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從離散型均勻分配抽樣

low = 3 
high = 21
samples = st.randint.rvs(low, high, size=1000)
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict, bins=6, binwidth=0.3)

離散型均勻分配的抽樣結果圖

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幾何分配

在成功機率為 $p$ 下，取得首次成功所需試驗次數 $X$ 的機率分配。

機率質量函式，p = 0.5 p = 0.5 的幾何分配理論機率質量函式

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幾何分配

機率質量函式，p = 0.3 p = 0.3 的幾何分配理論機率質量函式

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從幾何分配抽樣

p = 0.2
samples = st.geom.rvs(p, size=1000)
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)

幾何分配的抽樣結果圖

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更多離散機率分配

  • Poisson（scipy.stats.poisson）
    • 表示在固定時間或空間區間內，出現某事件次數的機率。
  • Binomial（scipy.stats.binom）
    • 表示在 $n$ 次獨立試驗中成功次數的機率。
  • 還有更多！
1 https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#discrete-distributions
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一起來練習吧！

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