numpy.random.poisson

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

Выборка образцов из распределения Пуассона.

Распределение Пуассона является пределом биномиального распределения для больших N.

Параметры:

lam : float или array_like из float Математическое ожидание интервала, должно быть >= 0. Последовательность интервалов математического ожидания должна быть транслируемой к запрошенному размеру. size : int или кортеж из int, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k образцов выбирается. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если lam — скаляр. В противном случае np.array(lam).size образцов выбирается.

Возвращает:

out : ndarray или скаляр Выбранные образцы из параметризованного распределения Пуассона.

Примечания

Распределение Пуассона

Для событий с ожидаемым интервалом распределение Пуассона описывает вероятность событий, произошедших в наблюдаемом интервале .

Поскольку вывод ограничен диапазоном типа C long, возникает ошибка ValueError, 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

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)

Выборка по 100 значений для лямбда 100 и 500:

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

()