计算泊松概率百分比

手工操作很容易,但这样做会使您的操作过多。可以在循环中执行指数和阶乘,以避免溢出:

def poisson_probability(actual, mean):
    # naive:   math.exp(-mean) * mean**actual / factorial(actual)

    # iterative, to keep the components from getting too large or small:
    p = math.exp(-mean)
    for i in xrange(actual):
        p *= mean
        p /= i+1
    return p

scipy 拥有你想要的

>>> scipy.stats.distributions
<module 'scipy.stats.distributions' from '/home/coventry/lib/python2.5/site-packages/scipy/stats/distributions.pyc'>
>>> scipy.stats.distributions.poisson.pmf(6, 2.6)
array(0.031867055625524499)

值得注意的是,手工计算很容易, too .

This page 解释为什么会得到一个数组,以及其中数字的含义。