numpy.random.RandomState.poisson

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

Генерация выборок из распределения Пуассона.

Распределение Пуассона — предел биномиального распределения при больших N.

Параметры:

lam : float или array_like чисел с плавающей точкой Математическое ожидание интервала, должно быть ≥ 0. Последовательность математических ожиданий интервалов должна быть транслируемой к требуемому размеру. size : int или кортеж из целых чисел, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок генерируются. Если size — None (по умолчанию), возвращается одно значение, если lam — скаляр. В противном случае np.array(lam).size выборок генерируются.

Возвращает:

out : ndarray или скаляр Сгенерированные выборки из распределения Пуассона с заданными параметрами.

Примечания

Распределение Пуассона

Для событий со средним интервалом распределение Пуассона описывает вероятность событий, происходящих в наблюдаемом интервале .

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

Ссылки

[R184]

Weisstein, Eric W. «Распределение Пуассона». Из MathWorld—ресурса Wolfram Web. http://mathworld.wolfram.com/PoissonDistribution.html

[R185]

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

Примеры

Генерация выборок из распределения:

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

Вывод гистограммы выборки:

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

(Исходный код, png, pdf)

Генерация по 100 значений для лямбда = 100 и 500:

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

()