numpy.random.RandomState.poisson

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

Выборка образцов из распределения Пуассона.

Распределение Пуассона является пределом биномиального распределения для больших N.

Параметры:	lam : float или последовательность float Математическое ожидание интервала, должно быть ≥ 0. Последовательность ожидаемых интервалов должна быть совместима с запрошенным размером. size : int или кортеж из целых чисел, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов выбираются. По умолчанию None, в этом случае возвращается одно значение.
Возвращает:	samples : ndarray или скаляр Выбранные образцы, формы size, если она была предоставлена.

Примечания

Распределение Пуассона

Для событий с ожидаемым интервалом распределение Пуассона описывает вероятность событий, произошедших в пределах наблюдаемого интервала .

Поскольку выходные данные ограничены диапазоном типа C long, при lam в пределах 10 сигм от максимального представимого значения генерируется ValueError.

Ссылки

[R184]

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

[R185]

Википедия, «Распределение Пуассона», http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

Примеры

Выборка образцов из распределения:

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

Отображение гистограммы выборки:

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

(Исходный код, png, pdf)

Выбрать по 100 значений для lambda 100 и 500:

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

()