numpy.random.RandomState.poisson
метод
-
RandomState.poisson(lam=1.0, size=None) -
Генерирует выборки из пуассоновского распределения.
Пуассоновское распределение — предел биномиального распределения при больших N.
Примечание
Новый код должен использовать метод
poissonэкземпляраdefault_rng(), см.random-quick-start.- Параметры
-
-
lamfloat or array_like of floats -
Математическое ожидание интервала, должно быть >= 0. Последовательность математических ожиданий интервалов должна быть совместима с запрошенным размером.
-
sizeint or tuple of ints, optional -
Форма выходных данных. Если заданная форма, например,
(m, n, k), то генерируютсяm * n * kвыборок. Если размерNone(значение по умолчанию), возвращается одно значение, еслиlam— скаляр. В противном случае генерируютсяnp.array(lam).sizeвыборок.
-
- Возвращает
-
-
outndarray or scalar -
Выборка из пуассоновского распределения с указанными параметрами.
-
См. также
-
Generator.poisson -
который следует использовать в новом коде.
Примечания
Пуассоновское распределение
Для событий с ожидаемым интервалом
пуассоновское распределение
описывает вероятность
событий, происходящих в наблюдаемом интервале
.
Поскольку выходные данные ограничены диапазоном типа C int64, при
lamв пределах 10 сигм от максимального представимого значения возникает ошибка ValueError.Ссылки
-
1 -
Weisstein, Eric W. “Распределение Пуассона.” Из MathWorld – Wolfram Web Resource. http://mathworld.wolfram.com/PoissonDistribution.html
-
2 -
Википедия, «Распределение Пуассона», https://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()
Генерировать по 100 значений для lambda 100 и 500:
>>> s = np.random.poisson(lam=(100., 500.), size=(100, 2))
© 2005–2020 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.18/reference/random/generated/numpy.random.RandomState.poisson.html