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】。
我就废话不多说了，直接上代码吧！ import tensorflow as tf def model_1(): with tf.variable_scope("var_a"):...
Sometimes we have need to interact with an application,for example by marking points in...
基于python 3.5，python 2.7 与python3.4 的urllib不同，是urlparse >>> from urllib import pars...
这篇文章主要介绍了python标识符命名规范原理解析,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 简单地理解，标识符就是一个名字，就...
比如说你有匹配某个模式的一堆视图，以及一个并不匹配这个模式但视图逻辑是一样的URL。 这种情况下，你可以通过向同一个视图传递额外URLconf参数来伪造URL值的捕捉。 例如，你可能有一...