几何分布作为一种重要的概率分布模型，在各个领域都有广泛的应用。它描述了在一系列独立试验中，成功发生的次数。本文将深入解析几何分布的代码实现，并结合实际应用案例，探讨其应用价值。
一、几何分布的定义与特性
几何分布是指在一定条件下，事件A在n次独立试验中恰好发生k次的概率分布。其概率质量函数（PMF）为：
P(X=k) = p(1-p)^(k-1)，其中k=1,2,3,……
几何分布具有以下特性：
1. 无负值：几何分布的取值范围为正整数，即X≥1。
2. 单峰分布：几何分布的图形呈单峰状，随着k的增大，概率逐渐减小。
3. 无偏估计：几何分布的期望值等于其方差，即E(X)=Var(X)。
4. 随机变量X的分布函数为：
F(x) = P(X≤x) = 1-(1-p)^x，其中x=1,2,3……
二、几何分布的代码实现
以下是一个Python代码示例，用于生成几何分布的随机数：
```python
import random
def geometric_distribution(p):
\
