使用 scipy.stats.bernoulli 模拟 1/3 概率答案

【问题标题】：Using scipy.stats.bernoulli to simulate 1/3 probability使用 scipy.stats.bernoulli 模拟 1/3 概率
【发布时间】：2021-11-20 18:15:25
【问题描述】：

我们的任务是仅使用 bernoulli.rvs() 重新创建著名的公平硬币翻转 (p=0.5)，以生成具有均匀离散分布的函数（结果 = 0,1,2）。是否可以只使用伯努利函数形式scipy.stats？

【问题讨论】：

为什么会有 3 个结果？抛硬币或伯努利试验应该有两种结果，对吧？
是的，一次翻转有两个结果，但是，例如，两次翻转会产生 4 个结果（正面 - H 和反面 -T ） -HH、HT、TH、TT 等概率 0.25 .我们可以取三个有利的，然后再扔剩下的，直到我们得到一个有利的（HH - 从 HT 0.33 TH 0.33 TT 0.33 开始）

标签： python distribution scipy.stats uniform-distribution bernoulli-probability

【解决方案1】：

是的，可以使用接受/拒绝（如您在评论中所述）。我不知道你为什么问这个，因为你似乎知道怎么做，但既然还没有人发布实现，你就去吧：

from scipy.stats import bernoulli
import numpy as np

MATCHSET = np.array([[0,0], [0,1], [1,0]])

def gen_uniform_3():
    while True:
        ary = bernoulli.rvs(1/2, size = 2)
        for i in range(3):
            if np.array_equal(ary, MATCHSET[i]):
                return i

只要生成的对是 [1,1]，while True 就会继续尝试，但对于其他三个同样可能的结果，将返回值 0、1 或 2。

【讨论】：