包裹到达服从泊松分布，如何生成全天包裹到达情况，并生成到达时间

您可以使用泊松分布的随机数生成器来模拟全天包裹到达情况。具体来说，您可以使用Python中的numpy.random.poisson函数来生成泊松分布的随机数，其中参数lambda表示单位时间内到达的平均包裹数。您可以将一天分成若干个时间段，然后在每个时间段内使用该函数生成到达的包裹数，从而模拟全天的包裹到达情况。接下来，您可以将每个包裹的到达时间随机生成，例如使用Python中的random.uniform函数来生成在该时间段内的随机到达时间。最后，您可以将所有包裹的到达时间按照时间顺序排序，从而得到全天的包裹到达情况。如果您需要更具体的代码实现，可以参考以下示例：

import numpy as np
import random

# 设置泊松分布参数
lam = 10

# 设置时间段数和时间段长度
num_periods = 24
period_length = 3600

# 生成全天包裹到达情况
arrivals = []
for i in range(num_periods):
# 生成该时间段内到达的包裹数
num_arrivals = np.random.poisson(lam)
# 生成每个包裹的到达时间
for j in range(num_arrivals):
arrival_time = i * period_length + random.uniform(0, period_length)
arrivals.append(arrival_time)

# 按照时间顺序排序
arrivals.sort()

# 输出结果
print(arrivals)