一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。
代码实现：
# Poisson分布 x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam为λ size为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()
以上这篇Python数据可视化:泊松分布详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
break break可以用来立即退出循环语句（包括else） continue continue可以用来跳过当次循环 注意：break和continue都是只对离他最近的循环起作...
0. 引言 马上314情人节就要来了，是否需要一首歌来抚慰你，受伤或躁动的心灵。来吧，今天教你用15行代码搞定热门歌单。学起来并听起来吧。 本文使用的是Selenium模块，它是一个自...
Python3 输入和输出 输出格式美化 Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数。 第三种方式是使用文件对象的 write() 方法，标准输出文件可以用 s...
在Windows平台上安装mysql模块用于Python开发 用python连接mysql的时候，需要用的安装版本，源码版本容易有错误提示。下边是打包了32与64版本。 MySQL-py...
对于array，如2-D的array，如何取指定元素 设array为3*10的shape s = array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],...