numpy.random.poisson

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

Генерация случайных чисел из распределения Пуассона.

Распределение Пуассона является пределом биномиального распределения при большом N.

Параметры:

lam : float или array_like из float Математическое ожидание интервала, должно быть >= 0. Последовательность математических ожиданий интервалов должна быть совместима по размерности с требуемым размером. size : int или кортеж из int, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k случайных чисел генерируется. Если size имеет значение None (по умолчанию), возвращается одно значение, если lam является скаляром. В противном случае, np.array(lam).size случайных чисел генерируется.

Возвращает:

out : ndarray или скаляр Генерированные случайные числа из распределения Пуассона с заданными параметрами.

Примечания

Распределение Пуассона

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

Так как выходные данные ограничены диапазоном типа C long, возникает исключение ValueError, когда lam находится в пределах 10 сигм от максимального представимого значения.

Ссылки

[R260]

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

[R261]

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)

Вывод гистограммы образцов:

>>> 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 lambda 100 и 500:

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

()