En este artículo, veremos cómo podemos crear un gráfico de función de masa de probabilidad de Poisson en Python. En teoría de probabilidad y estadística, la distribución de Poisson es una distribución de probabilidad discreta que expresa la probabilidad de que ocurra un número dado de eventos en un intervalo fijo de tiempo o espacio si estos eventos ocurren con una tasa media constante conocida e independientemente del tiempo transcurrido desde que último evento. La distribución de Poisson también se puede utilizar para el número de eventos en otros intervalos específicos, como la distancia, el área o el volumen.
Para trazar la distribución de Poisson, usaremos el módulo scipy. SciPy es una biblioteca de Python gratuita y de código abierto que se utiliza para la informática científica y la informática técnica. SciPy contiene módulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT, procesamiento de señales e imágenes, solucionadores de ODE y otras tareas comunes en ciencia e ingeniería.
Para obtener el gráfico de la función de masa de probabilidad de Poisson en Python, usamos el método poisson.pmf de Scipy.
Sintaxis: poisson.pmf(k, mu, loc)
Argumento: Toma array numpy, parámetro de forma y ubicación como argumento
Retorno: Devuelve array numpy
Ejemplo 1:
Python3
# importing poisson from 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()
Producción :
Ejemplo 2: usar el tamaño de paso de los datos como 1
Python3
# importing poisson from 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()
Producción:
Ejemplo 3: Trazado de un diagrama de dispersión para una mejor visualización de los puntos de datos
Python3
# importing poisson from 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()
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por rakshitarora y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA