Pythonでバイナリ関数の確率を計算する方法は？

Question

は、私たちは次の関数を考えてみましょう：

$f(x)=\begin{cases} 0,& \Pr(f(x)=0)=x \\ 
1,& \Pr(f(x)=1)=1-x\end{cases}$, 

where $0< x< 1$ 

裁判：
私は次のコードで試してみましたが、私は、それが正しいかどうか分かりません。コードはここにあります：

import random 
def f(x): 
    b=random.randint(0,1) 
    return b 

x=0.3 
count0=0 
count1=0 
for i in range(1000): 
    if f(x)==0: 
     count0=count0+1 
    else: 
     count1=count1+1 
print 'pr(f(x)=0)=', count0*1.0/1000 
print 'pr(f(x)=1)=', count1*1.0/1000 

私のコードは正しい計算をしていますか？助けてください？

Answer 1

あなたはxがその数よりも大きい場合は、ちょうどチェックして、[0, 1)から乱数を返しrandom.random、「1 - xの確率でxの確率で0と1を」言うことを意味している場合：

import random 

def f(x): 
    return x >= random.random() 

現在、関数は0と1を50/50のチャンスで返します。

Answer 2

はい、あなたのコードは、（あなたがN回f（x）がを呼び出して作成した二項分布に基づいて）正解を行います。

ただし、（0,1）からランダムに0または1を選択する確率は50/50ですが、確かに気づいたように、与えられたサンプルの確率を計算しています（例[1、 1、1、0]）であり、無限の時間f（x）を呼び出す宇宙全体ではない。

参照：Binomial distributionその後

intents = [] 
num_intents = 1000 

for i in range(num_intents): 
    intent.append(f(x)) 

：あなたはこのようなリスト内の関数の結果を格納する場合

あなたがより読みやすいコードを書くことができ

print('pr(f(x)=0)={}'.format(intents.count(0)/num_intents) 
print('pr(f(x)=1)={}'.format(intents.count(1)/num_intents) 

を私はまたnumpyと二項を探求することをお勧めいたします配布、numpy.random.binamial