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Python數(shù)據(jù)可視化:泊松分布詳解

更新時間：2019年12月07日 09:04:44 作者：墨竹 | kevinelstri

今天小編就為大家分享一篇Python數(shù)據(jù)可視化:泊松分布詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

一個服從泊松分布的隨機變量X，表示在具有比率參數(shù)（rate parameter）λ的一段固定時間間隔內(nèi)，事件發(fā)生的次數(shù)。參數(shù)λ告訴你該事件發(fā)生的比率。隨機變量X的平均值和方差都是λ。

代碼實現(xiàn)：

 # Poisson分布
 x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam為λ size為k
 pillar = 15
 a = plt.hist(x, bins=pillar, normed=True, range=[0, pillar], color='g', alpha=0.5)
 plt.plot(a[1][0:pillar], a[0], 'r')
 plt.grid()
 plt.show()

以上這篇Python數(shù)據(jù)可視化:泊松分布詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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