时间:2021-05-22
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。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
1、pyecharts介绍Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库,pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类
前言之前我们分享过用Python进行可视化的9种常见方式。其实我们还能让可视化图形逼格更高一些,今天就分享一下如何让可视化秀起来:用Python和matplot
基于python代码的3D地图可视化,供大家参考,具体内容如下介绍使用Python对地图进行3D可视化。以地图为地图,可以在三维空间对轨迹、点进行可视化。库我们
我们可以试用可视化包——Pyechart。Echarts是百度开源的一个数据可视化JS库,主要用于数据可视化。pyecharts是一个用于生成Echarts图标
前言如同艺术家们用绘画让人们更贴切的感知世界,数据可视化也能让人们更直观的传递数据所要表达的信息。我们今天就分享一下如何用Python简单便捷的完成数据可视化。