numpy.random.RandomState.poisson

метод

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

Генерирует выборки из пуассоновского распределения.

Пуассоновское распределение является пределом биномиального распределения при больших N.

Параметры:

lam : float or array_like of floats Математическое ожидание интервала, должно быть ≥ 0. Последовательность математических ожиданий интервалов должна быть совместима с требуемым размером. size : int or tuple of ints, optional Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то генерируются m * n * k выборки. Если размер None (по умолчанию), то возвращается одно значение, если lam является скалярной величиной. В противном случае, генерируются np.array(lam).size выборки.

Возвращает:

out : ndarray or scalar Генерированные выборки из параметризованного пуассоновского распределения.

Примечания

Пуассоновское распределение

Для событий с ожидаемым расстоянием пуассоновское распределение описывает вероятность событий, произошедших в течение наблюдаемого интервала .

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

Ссылки

[1]	Weisstein, Eric W. “Poisson Distribution.” From MathWorld–A Wolfram Web Resource. http://mathworld.wolfram.com/PoissonDistribution.html

[2]	Wikipedia, “Poisson distribution”, https://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, density=True)
>>> plt.show()

Генерация по 100 значений для lambda 100 и 500:

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