numpy.random.poisson

numpy.random.poisson(lam=1.0, size=None)

Генерация случайных чисел из распределения Пуассона.

Распределение Пуассона является пределом биномиального распределения при больших N.

Параметры:

Параметры:	lam : float или последовательность float Математическое ожидание интервала, должно быть >= 0. Последовательность математических ожиданий интервалов должна быть транслируема к запрошенному размеру. size : int или кортеж int, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, `(m, n, k)`, то `m * n * k` случайных чисел генерируется. По умолчанию None, в этом случае возвращается единственное значение.
Возвращает:	samples : ndarray или скаляр Сгенерированные случайные числа, с формой size, если она была предоставлена.

lam : float или последовательность float

Математическое ожидание интервала, должно быть >= 0. Последовательность математических ожиданий интервалов должна быть транслируема к запрошенному размеру.

size : int или кортеж int, необязательно

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k случайных чисел генерируется. По умолчанию None, в этом случае возвращается единственное значение.

Возвращает:

samples : ndarray или скаляр

Сгенерированные случайные числа, с формой size, если она была предоставлена.

Примечания

Распределение Пуассона

$f(k; \lambda)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}$

Для событий с ожидаемым промежутком $\lambda$ распределение Пуассона $f(k; \lambda)$ описывает вероятность $k$ событий, произошедших в наблюдаемом интервале $\lambda$ .

Поскольку вывод ограничен диапазоном типа C long, ValueError возникает, когда lam находится в пределах 10 сигм от максимального представимого значения.

Ссылки

[R255]

Weisstein, Eric W. “Распределение Пуассона.” Из MathWorld–ресурса Wolfram Web. http://mathworld.wolfram.com/PoissonDistribution.html

[R256]

Википедия, “Распределение Пуассона”, http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

Примеры

Генерация случайных чисел из распределения:

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

Отображение гистограммы сгенерированных случайных чисел:

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

(Исходный код, png, pdf)

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

Генерация по 100 значений для lambda 100 и 500:

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

()

© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.random.poisson.html