import numpy
n=1
p = 0.5
size = 100
obs = np.random.binomial(n,p,size)

如果设置n=1，size =100，则这个函数会变成重复一百次的bernouli分布，得到的是一个arrary
例如：
[0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0,
0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1,
0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0]

import numpy
n=100
p = 0.5
obs = np.random.binomial(n,p)

如果设置n=100，size=1，则这个函数会服从Y~B(n,p), Y = $\sum_i X_i$, 而 $X_i$ ~ Bern ( p ),会返回一个值
例如:

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参考：
numpy.random.binomial官方文档