numpy.random.RandomState.poisson

原文:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.RandomState.poisson.html

译者:飞龙 UsyiyiCN

校对:(虚位以待)

RandomState.poisson(lam=1.0, size=None)

从泊松分布绘制样本。

泊松分布是大N的二项分布的极限。

参数:

lam:float或float的顺序

期望间隔,应为> = 0。期望间隔序列必须在所请求的大小上可广播。

size:int或tuple的整数,可选

输出形状。如果给定形状是例如(m, n, k),则 m * n * k默认值为None,在这种情况下返回单个值。

返回:

samples:ndarray或scalar

绘制的样本,如果提供的话,形状大小

笔记

泊松分布

对于具有预期间隔\lambda的事件,泊松分布f(k; \lambda)描述在观察间隔\lambda内发生的k事件的概率。

因为输出限制在C long类型的范围内,当lam在最大可表示值的10 sigma内时,会引发ValueError。

参考文献

[R184]Weisstein,Eric W.“Poisson Distribution。”来自MathWorld-Wolfram Web资源。http://mathworld.wolfram.com/PoissonDistribution.html
[R185]维基百科,“泊松分布”,http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

例子

从分布绘制样本:

>>> import numpy as np
>>> s = np.random.poisson(5, 10000)

显示样本的直方图:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, normed=True)
>>> plt.show()

源代码pngpdf

../../_images/numpy-random-RandomState-poisson-1_00_00.png

绘制lambda 100和500的每100个值:

>>> s = np.random.poisson(lam=(100., 500.), size=(100, 2))