python实现概率质量函数Poisson

用python实现概率质量函数Possion

原理如下：

方法一：用scipy库的poisson

import scipy.stats as stats

plt.figure(figsize=(12.5,4))
a = np.arange(16)
poi = stats.poisson
lambda_ = [1.5,4.25]
colors = ['#348ABD','#A60628']

plt.bar(a,poi.pmf(a,lambda_[0])#第一个参数是K，第二个参数是lambda的值

,color = colors[0],label="$\lambda = %.lf$"%lambda_[0],

        alpha=0.60,edgecolor=colors[0],lw="3")

plt.bar(a,poi.pmf(a,lambda_[1]),color = colors[1],label="$\lambda = %.lf$"%lambda_[1],
        alpha=0.60,edgecolor=colors[1],lw="3")

第二种方法是我自己写了Possion函数，结果跟上面一样：

def poissons(k,lambdas):
    p = np.zeros((1,len(k)))
    for i in range(len(k)):
        if i == 0:
            p[0,i] = math.pow(lambdas,k[i]) * math.exp(-lambdas)
        else:
            sum_k = 1
            a = k[i].astype('float64')
            while a != 0:
                sum_k = sum_k * a             
                a = a - 1
            p[0,i] = math.pow(lambdas,k[i]) * math.exp(-lambdas) / sum_k
    return p