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】。
对list的操作 向list中插入一个元素 前面有一个向list中追加元素的方法，那个追加是且只能是将新元素添加在list的最后一个。如： >>> all_user...
本文实例讲述了Python实现将DOC文档转换为PDF的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： import sys, os from win32com.client imp...
本文实例讲述了Selenium控制浏览器常见操作。分享给大家供大家参考，具体如下： Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的...
自动化测试执行过程中，难免会有错误/异常出现，比如测试脚本没有发现对应元素，则会立刻抛出NoSuchElementException异常。这时不要怕，肯定是测试脚本或者测试环境哪里出错了...
视频背景建模主要使用到： 高斯混合模型（Mixture Of Gauss，MOG） createBackgroundSubtractorMOG2(int history=500, d...