NumPy 1.14 - RandomState.poisson()

numpy.random.RandomState.poisson




numpy

numpy.random.RandomState.poisson

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

एक Poisson वितरण से नमूने ड्रा।

पोइसन वितरण बड़े एन के लिए द्विपद वितरण की सीमा है।

पैरामीटर:

लैम : फ्लोट्स की फ्लोट या array_like

अंतराल की अपेक्षा, होना चाहिए> = = अपेक्षित अंतराल पर अपेक्षा अंतराल का एक क्रम प्रसारण योग्य होना चाहिए।

आकार : इंट या टुपल इन्टस, वैकल्पिक

आउटपुट आकार। यदि दी गई आकृति है, जैसे, (m, n, k) , तो m * n * k नमूने खींचे जाते हैं। यदि आकार None (डिफ़ॉल्ट), तो एक मान लौटा दिया जाता है यदि lam एक अदिश राशि है। अन्यथा, np.array(lam).size नमूने तैयार किए जाते हैं।

यह दिखाता है:

बाहर : ndarray या स्केलर

पैरामीटर किए गए पॉइसन वितरण से नमूने लिए गए।

टिप्पणियाँ

पोइसन वितरण

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

एक अपेक्षित अलगाव के साथ घटनाओं के लिए \ lambda पोइसन वितरण f (k; \ lambda) की संभावना का वर्णन करता है कश्मीर मनाया अंतराल के भीतर होने वाली घटनाओं \ lambda

क्योंकि आउटपुट सी लंबे प्रकार की सीमा तक सीमित है, इसलिए जब अधिकतम प्रतिनिधित्व योग्य मूल्य के 10 सिग्मा के भीतर एक मान बढ़ाया जाता है।

संदर्भ

[R369370] वीसस्टीन, एरिक डब्ल्यू। "पॉइसन डिस्ट्रीब्यूशन।" मैथवर्ल्ड से- एक वोल्फ्राम वेब रिसोर्स। http://mathworld.wolfram.com/PoissonDistribution.html
[R370370] विकिपीडिया, "पॉसों वितरण", http://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

उदाहरण

वितरण से नमूने लें:

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

नमूने का हिस्टोग्राम प्रदर्शित करें:

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> count, bins, ignored = plt.hist(s, 14, normed=True)
>>> plt.show()
../../_images/numpy-random-RandomState-poisson-1_00_00.png

लैम्ब्डा 100 और 500 के लिए प्रत्येक 100 मान बनाएं:

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