用 Python 绘制泊松分布概率直方图

好的，以下是用 Python 绘制泊松分布概率直方图的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import poisson

# 设置泊松分布参数
mu = 2.5

# 生成泊松分布数据
data = poisson.rvs(mu, size=1000)

# 绘制直方图
plt.hist(data, bins=20, density=True, alpha=0.6, color='b')

# 绘制概率密度函数曲线
x = np.arange(0, 15)
plt.plot(x, poisson.pmf(x, mu), 'ro--', ms=8, label='Poisson PMF')

plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Poisson Distribution')
plt.legend()
plt.show()

解释一下代码：

1. 首先导入需要的库，包括 numpy、matplotlib 和 scipy.stats。

2. 设置泊松分布的参数 mu。

3. 使用 scipy.stats 库中的 poisson.rvs() 函数生成 1000 个泊松分布的数据。

4. 使用 matplotlib 库中的 hist() 函数绘制直方图，其中 bins 参数设置为 20 表示将数据分成 20 个区间，density 参数设置为 True 表示绘制的是概率密度直方图，alpha 参数设置为 0.6 表示透明度为 0.6，color 参数设置为 'b' 表示颜色为蓝色。

5. 使用 numpy 库中的 arange() 函数生成一个从 0 到 14 的整数数组，作为绘制概率密度函数曲线的 x 坐标轴数据。

6. 使用 scipy.stats 库中的 poisson.pmf() 函数生成对应 x 坐标轴数据的概率密度函数值。

7. 使用 matplotlib 库中的 plot() 函数绘制概率密度函数曲线，其中 'ro--' 表示红色圆点和虚线样式。

8. 设置 x 轴和 y 轴的标签，设置图表标题，使用 legend() 函数显示图例，最后使用 show() 函数显示图表。

希望能够帮到你！