Python数据可视化：泊松分布
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kpillar = 15a = pl
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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()
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