numpy.random.RandomState.poisson

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

Генерация выборок из пуассоновского распределения.

Пуассоновское распределение является пределом биномиального распределения при большом N.

Параметры:

lam : float или array_like из float Математическое ожидание интервала, должно быть ≥ 0. Последовательность интервалов математического ожидания должна быть согласуема по размерности с запрошенным размером. size : int или кортеж из int, необязательно Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок генерируется. Если size равно None (значение по умолчанию), возвращается единственное значение, если lam является скаляром. В противном случае генерируется np.array(lam).size выборок.

Возвращает:

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

Примечания

Пуассоновское распределение

Для событий с ожидаемым промежутком пуассоновское распределение описывает вероятность событий, происходящих в наблюдаемом интервале .

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

Ссылки

[R193]

Weisstein, Eric W. “Пуассоновское распределение.” Из MathWorld–Wolfram Web Resource. http://mathworld.wolfram.com/PoissonDistribution.html

[R194]

Википедия, “Пуассоновское распределение”, http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

Примеры

Генерация выборок 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()

Генерация по 100 значений для лямбда = 100 и 500:

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