如何用 Python 创建泊松概率质量函数图？
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在本文中，我们将看到如何在 Python 中创建泊松概率质量函数图。在概率论和统计学中，泊松分布是一种离散的概率分布，它表示给定数量的事件在固定的时间或空间间隔内发生的概率，如果这些事件以已知的恒定平均速率发生，并且与自上次事件以来的时间无关。泊松分布也可用于其他指定间隔内的事件数量，如距离、面积或体积。
为了绘制泊松分布，我们将使用 scipy 模块。 SciPy 是一个用于科学计算和技术计算的免费开源 Python 库。SciPy 包含用于优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、FFT、信号和图像处理、ODE 求解器和其他科学和工程中常见任务的模块。
为了得到 python 中的泊松概率质量函数图，我们使用了 scipy 的泊松. pmf 方法。 语法: poisson.pmf(k，mu，loc) 参数:以 numpy 数组、形状参数、位置为参数 返回:返回 numpy 数组
例 1:
Python 3
# importing poisson fro scipy
from scipy.stats import poisson
# importing numpy as np
import numpy as np
# importing matplotlib as plt
import matplotlib.pyplot as plt
# creating a numpy array for x-axis
x = np.arange(0, 100, 0.5)
# poisson distribution data for y-axis
y = poisson.pmf(x, mu=40, loc=10)
# plotting the graph
plt.plot(x, y)
# showing the graph
plt.show()
输出:
示例 2: 使用数据步长为 1
Python 3
# importing poisson fro scipy
from scipy.stats import poisson
# importing numpy as np
import numpy as np
# importing matplotlib as plt
import matplotlib.pyplot as plt
# creating a numpy array for x-axis
# using step size as 1
x = np.arange(0, 100, 1)
# poisson distribution data for y-axis
y = poisson.pmf(x, mu=10, loc=40)
# plotting the graph
plt.plot(x, y)
# showing the graph
plt.show()
输出:
示例 3: 绘制散点图以更好地查看数据点
Python 3
# importing poisson fro scipy
from scipy.stats import poisson
# importing numpy as np
import numpy as np
# importing matplotlib as plt
import matplotlib.pyplot as plt
# creating a numpy array for x-axis
x = np.arange(0, 100, 0.5)
# poisson distribution data for y-axis
y = poisson.pmf(x, mu=50, loc=0)
# plotting thescatter plot graph
plt.scatter(x, y)
# showing the graph
plt.show()
输出:
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