【Hackathon 5th No. 18】Add Binomial API -part (PaddlePaddle#6386)

docs/api/paddle/Overview_cn.rst

@@ -301,6 +301,7 @@ tensor random 相关
     :widths: 10, 30
 
     " :ref:`paddle.bernoulli <cn_api_paddle_bernoulli>` ", "以输入 x 为概率，生成一个伯努利分布（0-1 分布）的 Tensor，输出 Tensor 的形状和数据类型与输入 x 相同"
+    " :ref:`paddle.binomial <cn_api_paddle_binomial>` ", "以输入 count 为总实验次数， prob 为实验成功的概率，生成一个二项分布的 Tensor"
     " :ref:`paddle.multinomial <cn_api_paddle_multinomial>` ", "以输入 x 为概率，生成一个多项分布的 Tensor"
     " :ref:`paddle.normal <cn_api_paddle_normal>` ", "返回符合正态分布（均值为 mean ，标准差为 std 的正态随机分布）的随机 Tensor"
     " :ref:`paddle.rand <cn_api_paddle_rand>` ", "返回符合均匀分布的，范围在[0, 1)的 Tensor"

docs/api/paddle/binomial_cn.rst

@@ -0,0 +1,30 @@
+.. _cn_api_paddle_binomial:
+
+binomial
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.binomial(count, prob, name=None)
+
+以输入参数 ``count`` 和 ``prob`` 分别为二项分布的 `n` 和 `p` 参数，生成一个二项分布的随机数 Tensor ，支持 Tensor 形状广播。输出 Tensor 的 dtype 为 ``int64`` 。
+
+.. math::
+
+        out_i \sim Binomial (n = count_i, p = prob_i)
+
+参数
+::::::::::::
+
+    - **count** (Tensor) - Tensor 的每个元素代表一个二项分布的总试验次数。数据类型支持 ``int32`` 、``int64`` 。
+    - **prob** (Tensor) - Tensor 的每个元素代表一个二项分布的试验成功概率。数据类型支持 ``bfloat16`` 、``float16`` 、``float32`` 、``float64`` 。
+    - **name** (str，可选) - 具体用法请参见 :ref:`api_guide_Name`，一般无需设置，默认值为 None。
+
+返回
+::::::::::::
+
+    Tensor，二项分布采样得到的随机 Tensor，形状为 ``count`` 和 ``prob`` 进行广播后的 Tensor 形状， dtype 为 ``int64`` 。
+
+
+代码示例
+::::::::::::
+
+COPY-FROM: paddle.binomial