numpy.random.Generator.poisson

метод

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

Генерирует выборки из распределения Пуассона.

Распределение Пуассона является пределом биномиального распределения при большом N.

Параметры

lamfloat or array_like of floats

Математическое ожидание интервала, должно быть >= 0. Последовательность математических ожиданий интервалов должна быть совместима с требуемым размером.

sizeint or tuple of ints, optional

Форма выходных данных. Если заданная форма, например, (m, n, k), то m * n * k выборок генерируется. Если размер равен None (по умолчанию), то возвращается одно значение, если lam является скаляром. В противном случае np.array(lam).size выборок генерируется.

Возвращает

outndarray or scalar

Сгенерированные выборки из распределения Пуассона с заданными параметрами.

Примечания

Распределение Пуассона

Для событий со средним значением расстояния распределение Пуассона описывает вероятность событий, произошедших в наблюдаемом интервале .

Поскольку вывод ограничен диапазоном типа C int64, при значении lam в пределах 10 сигм от максимального представимого значения возникает ошибка ValueError.

Ссылки

1

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

2

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

Примеры

Генерация выборок из распределения:

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

Отображение гистограммы выборок:

>>> 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 = rng.poisson(lam=(100., 500.), size=(100, 2))