np.random 模块与伯努利试验

您可以将伯努利试验理解为抛掷一枚可能有偏的硬币。具体来说，每次抛掷以概率 p 得到正面（成功），以概率 1-p 得到反面（失败）。在本练习中，您将编写一个函数来执行 n 次伯努利试验：perform_bernoulli_trials(n, p)，该函数返回在 n 次伯努利试验中成功的次数，其中每次试验的成功概率为 p。要执行每一次伯努利试验，请使用 rng.random() 函数，它会返回一个介于 0 和 1 之间的随机数。

本练习是课程的一部分

Python 中的统计思维（第 1 部分）

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练习说明

定义函数 perform_bernoulli_trials(n, p)。
- 将计数伯努利试验成功（True）次数的变量 n_success 初始化为 0。
- 编写一个 for 循环，每次迭代执行一次伯努利试验；若结果为 True，则将成功次数加 1。通过遍历 range(n) 执行 n 次迭代。
  - 要执行一次伯努利试验，使用 rng.random() 选择一个介于 0 和 1 的随机数。若该数小于 p，则将 n_success 加 1（使用 += 1 运算符）。一个随机数生成器已实例化为变量 rng 并完成设定种子。
- 函数返回成功次数 n_success。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

def perform_bernoulli_trials(n, p):
    """Perform n Bernoulli trials with success probability p
    and return number of successes."""
    # Initialize number of successes: n_success
    n_success = ____

    # Perform trials
    for i in ____:
        # Choose random number between zero and one: random_number


        # If less than p, it's a success so add one to n_success
        if ____:
            ____

    return n_success

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