幾何分布からのサンプリング

Eva は偏ったコインを持っており、表が出る確率は 20% しかありません。Eva はコインを投げ、表が出るまでに必要な投擲回数を記録します。

幾何分布は、表が出るまでに必要な投擲回数を表現するのに最適です。成功率 p は、各投擲で表が出る確率として定義します。

あなたのタスクは、幾何分布を使って Eva のコイン投げをシミュレーションし、表が出るまでに必要な回数を、表に到達する試行を 10,000 回ぶん記録することです。その後、結果を可視化します！

次のライブラリはすでにインポート済みです：seaborn は sns、pandas は pd、SciPy の stats モジュールは st、そして matplotlib.pyplot は plt。

成功（表が出ること）に対応する適切な成功確率として p を設定します。
成功確率 p を用いて、幾何分布 st.geom から 10,000 回サンプリングします。