python利用指数分布随机数构成泊松过程
时间: 2023-07-15 08:15:38 浏览: 66
以下是Python代码实现指数分布随机数构成泊松过程的方法:
```python
import numpy as np
# 设置参数
lamda = 5 # 平均到达率
T = 20 # 模拟时间
# 生成指数分布随机数
arrive_time = np.cumsum(np.random.exponential(1/lamda, int(lamda*T)))
# 计算泊松过程
n_arrives = np.zeros(int(lamda*T)+1)
for i in range(len(arrive_time)):
if arrive_time[i] > T:
break
n_arrives[int(arrive_time[i])] += 1
# 输出结果
print("时间段\t到达次数")
for i in range(len(n_arrives)):
print("{}-{}\t{}".format(i, i+1, int(n_arrives[i])))
```
上述代码中,首先设置了指数分布参数 `lamda` 和模拟时间 `T`,然后使用 `numpy.random.exponential` 函数生成符合指数分布的随机数,再使用 `numpy.cumsum` 累加,得到到达事件的时间点。接着,使用 `numpy.zeros` 初始化一个全为0的数组 `n_arrives` 存储每个时间段内到达的次数,并使用循环统计各时间段内到达次数,最后输出结果。
相关问题
python泊松分布生成随机数
在Python中,可以使用numpy中的random.poisson()函数来生成泊松分布的随机数。该函数的语法如下:
numpy.random.poisson(lam=1.0, size=None)
其中,lam是泊松分布的参数,size是生成随机数的个数。
示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个参数为3的泊松分布随机数
x = np.random.poisson(lam=3, size=100)
print(x)
```
输出:
```
[ 1 2 2 3 6 4 4 4 6 2 2 2 6 5 1 5 4 2 2 5 4 3 4 1
4 3 3 3 1 3 0 3 1 2 2 2 2 2 2 2 1 1 0 3 0 2 2 2
2 2 1 1 1 3 3 3 2 3 3 3 1 3 2 1 1 2 2 4 5 1 2 2
4 0 4 4 4 4 1 0 4 0 4 2 6 2 2 2 4 5 4 2 2 5 4 4
3 4 4 6 4 4 4 6 2 2]
```
该代码生成了一个包含100个参数为3的泊松分布随机数的数组。
python二项分布随机数
要生成符合二项分布的随机数,你可以使用numpy库中的`np.random.binomial`函数。这个函数接受三个参数,分别是试验次数、事件发生概率和随机取出的试验真实数据个数。例如,如果你想生成100个符合二项分布(试验次数为100,事件发生概率为0.5)的随机数,你可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
random_numbers = np.random.binomial(100, 0.5, 100)
```
在这个例子中,`random_numbers`将是一个包含100个随机数的numpy数组,这些随机数符合二项分布。每个随机数表示100次试验中事件发生的次数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Python 二项分布(三)](https://blog.csdn.net/wushunjiewudi/article/details/83551919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Numpy二项分布和泊松分布](https://blog.csdn.net/m0_37816922/article/details/128233941)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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