Hướng dẫn poisson process in python - quá trình poisson trong python

Vẽ các mẫu từ phân phối Poisson.

Nội phân Chính showShow

• Làm thế nào để bạn lấy mẫu phân phối Poisson trong Python?
• Làm thế nào để bạn tìm thấy mẫu phân phối Poisson?
• Làm thế nào để bạn tạo ra một số ngẫu nhiên trong phân phối Poisson?
• Làm thế nào để bạn tạo một biến ngẫu nhiên Poisson từ đồng phục?

Phân phối Poisson là giới hạn của phân phối nhị thức cho N.

Ghi chú

Mã mới nên sử dụng phương thức poisson của một thể hiện default_rng[] thay thế; Vui lòng xem bắt đầu nhanh chóng.Quick Start.

Số lượng sự kiện dự kiến ​​xảy ra trong một khoảng thời gian cố định, phải là> = 0. Một chuỗi phải được phát theo kích thước được yêu cầu.

Hình dạng đầu ra. Nếu hình dạng đã cho là, ví dụ, [m, n, k], thì các mẫu m * n * k được rút ra. Nếu kích thước là

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

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

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

Các mẫu rút ra từ phân phối Poisson tham số.

Ghi chú

Phân phối Poisson

\ [f [k; \ lambda] = \ frac {\ lambda^k e^{-\ lambda}} {k!

Đối với các sự kiện có sự phân tách dự kiến ​​\ [\ lambda \], phân phối Poisson \ [f [k; \ lambda] \] mô tả xác suất của các sự kiện \ [k \] xảy ra trong khoảng thời gian quan sát \ [\ lambda \].\[\lambda\] the Poisson distribution \[f[k; \lambda]\] describes the probability of \[k\] events occurring within the observed interval \[\lambda\].

Do đầu ra được giới hạn trong phạm vi của loại C Int64, nên một giá trị được nâng lên khi LAM nằm trong 10 sigma của giá trị đại diện tối đa.

Người giới thiệu

Weisstein, Eric W. Phân phối Poisson. Từ Mathworld, một tài nguyên web Wolfram. //mathworld.wolfram.com/poisSondistribution.html

Wikipedia, Phân phối Poisson, //en.wikipedia.org/wiki/Poisson_Distribution

Ví dụ

Vẽ các mẫu từ phân phối:

>>> import numpy as np
>>> s = np.random.poisson[5, 10000]

Hiển thị biểu đồ của mẫu:

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

Vẽ mỗi 100 giá trị cho Lambda 100 và 500:

>>> s = np.random.poisson[lam=[100., 500.], size=[100, 2]]