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】。
对于原生的random模块 import random random.seed(1) 如果不设置，则python根据系统时间自己定一个。 也可以自己根据时间定一个随机种子，如：...
本篇文章记录如何使用python将pdf文件切分成一张一张图片，包括环境配置、版本兼容问题。 环境配置（mac） 安装ImageMagick brew install imagemagi...
废话不多说，直接上代码，有详细注释 # coding = utf-8 import numpy as np from IPython import embed # xy 输入，可支持...
这篇文章主要介绍了如何给Python代码进行加密,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 去年11月在PyCon China 2...
本文将梳理github上最火的wechat_jump_game的实现思路，并解析其图像处理部分源码 首先废话少说先看效果 核心思想 获取棋子到下一个方块的中心点的距离 计算触摸屏...