numpy.random.RandomState.poisson

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

Генерировать выборки из распределения Пуассона.

Распределение Пуассона является пределом биномиального распределения для больших N.

Параметры:

Параметры:	`lam : float or array_like of floats` Математическое ожидание интервала, должно быть ≥ 0. Последовательность интервалов математического ожидания должна быть совместима по размеру с запрошенным размером. `size : int or tuple of ints, optional` Форма выходных данных. Если заданная форма, например, `(m, n, k)`, то генерируется `m * n * k` выборок. Если размер равен `None` (по умолчанию), возвращается одно значение, если `lam` является скаляром. В противном случае генерируется `np.array(lam).size` выборок.
Возвращаемое значение:	`out : ndarray or scalar` Сгенерированные выборки из распределения Пуассона с заданными параметрами.

lam : float or array_like of floats: Математическое ожидание интервала, должно быть ≥ 0. Последовательность интервалов математического ожидания должна быть совместима по размеру с запрошенным размером.
size : int or tuple of ints, optional: Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то генерируется m * n * k выборок. Если размер равен None (по умолчанию), возвращается одно значение, если lam является скаляром. В противном случае генерируется np.array(lam).size выборок.

Возвращаемое значение:

out : ndarray or scalar: Сгенерированные выборки из распределения Пуассона с заданными параметрами.

Примечания

Распределение Пуассона

$f(k; \lambda)=\frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}$

Для событий с ожидаемым интервалом $\lambda$ распределение Пуассона $f(k; \lambda)$ описывает вероятность $k$ событий, произошедших в течение наблюдаемого интервала $\lambda$ .

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

Ссылки

[1]	Weisstein, Eric W. “Распределение Пуассона.” Из MathWorld–Wolfram Web Resource. http://mathworld.wolfram.com/PoissonDistribution.html

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

Примеры

Генерировать выборки из распределения:

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

Отобразить гистограмму выборки:

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

../../_images/numpy-random-RandomState-poisson-1_00_00.png

Сгенерировать по 100 значений для лямбда 100 и 500:

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

© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.4/reference/generated/numpy.random.RandomState.poisson.html