np.random.poisson

时间: 2023-07-19 19:57:42 浏览: 279
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python numpy之np.random的随机数函数使用介绍

np.random.poisson是一个用于生成泊松分布随机数的NumPy函数。泊松分布是一种描述事件发生次数的概率分布，其应用领域包括通信、传输、社会学、物理学、生物学等。np.random.poisson函数的参数是泊松分布的平均值lambda，它返回一个随机数数组，数组中每个元素表示发生的事件次数。例如，np.random.poisson(5, 10)将生成大小为10的一维数组，其中每个元素表示平均值为5的泊松分布中的一个随机数。
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Python数据可视化:泊松分布详解

x = np.random.poisson(lam=5, size=10000) # lam为λ size为k pillar = 15 a = plt.hist(x, bins=pillar, normed=True, range=[0, pillar], color='g', alpha=0.5) plt.plot(a[1][0:pillar], a[0],

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image=np.array(grayImage,dtype=float) percent=0.001 num=int(percent*image.shape[0]*image.shape[1]) for i in range(num): temp1=np.random.randint(image.shape[0]) temp2=np.random.randint(image.shape[1]) scale=150 noise=np.random.poisson(scale,1) image[temp1][temp2]+=noise out=image if out.min()<0: low_clip=-1. else: low_clip=0. out=np.clip(out,low_clip,255) expon_image=np.uint8(out) print(expon_image.shape) cv2.imshow("expon_image",expon_image) k=cv2.waitKey(0)优化这段代码的for循环

noise = np.random.poisson(scale, num) # 对图像进行操作 image[rand_x, rand_y] += noise # 调整像素值范围 out = np.clip(image, 0, 255) # 转换为8位整型 expon_image = out.astype(np.uint8) print(expon_...

def add_noise(img, noise_type='s&p', SNR=0.1, prob=0.5): """ img: PIL.Image，输入的图像 noise_type: str，噪声类型，可选的有：'gaussian', 'poisson', 's&p'，默认为's&p' SNR: float，信噪比，取值范围为[0, 1]，默认为0.1 prob: float，噪声添加的概率，取值范围为[0, 1]，默认为0.5 """ img = np.array(img) h, w, c = img.shape # 生成噪声 if noise_type == 'gaussian': noise = np.random.normal(0, 1, (h, w, c)) * 255 * (1 - SNR) elif noise_type == 'poisson': noise = np.random.poisson(255 * (1 - SNR), (h, w, c)) / (255 * (1 - SNR)) elif noise_type == 's&p': noise = np.zeros((h, w, c)) # 添加椒盐噪声 for i in range(h): for j in range(w): rand = random.random() if rand < prob: noise[i, j, :] = 0 elif rand > 1 - prob: noise[i, j, :] = 255 else: noise[i, j, :] = img[i, j, :] # 将图像和噪声相加 img_noise = img + noise img_noise = np.clip(img_noise, 0, 255).astype(np.uint8) img_noise = Image.fromarray(img_noise) return img_noise

这段代码实现了在给定的图像上添加噪声的功能。其中，噪声类型可以选择高斯噪声、泊松噪声和椒盐噪声...最后，将图像和噪声相加，并使用np.clip函数将像素值限制在0到255之间，最后再将numpy数组转换回PIL图像并返回。

import random import numpy as np import math from sklearn.cluster import KMeans #定义状态空间，每个时间片是一个决策阶段，时间片结束点的时刻为决策点 # 划分时间片，划分成了从0-100min的10个决策片，也就是我们整个过程的决策点，在每个时间片的右区间做出决策 scene = [] time_slices = np.linspace(0, 100, 11) # def calculate_distance(p1, p2): # # 计算两点之间的欧几里得距离 # return ((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2) ** 0.5 # 生成随机场景 for i in range(len(time_slices) - 1): start_time, end_time = time_slices[i], time_slices[i + 1] order_counts = np.random.poisson(4) # 每个时间段平均有4个订单 driver_counts = np.random.poisson(2) # 每个时间段平均有2个司机 decision_id = i + 1 decision_time = time_slices[i + 1] for j in range(order_counts): order_id =j+1 #order_time = int(random.uniform(start_time, end_time)) order_x, order_y = int(random.uniform(0, 10)), int(random.uniform(0, 10)) order_state = 1 for m in range(driver_counts): driver1_id = m + 1 # driver1_time = int(random.uniform(start_time, end_time)) driver1_x, driver1_y = int(random.uniform(0, 10)), int(random.uniform(0, 10)) driver1_deadline = 100 scene.append({"决策阶段":decision_id,"决策时间":decision_time,"订单编号":order_id,"坐标":(order_x, order_y),"订单状态":order_state},"司机编号":driver1_id,"司机目的地":(driver1_x, driver1_y),"初始路径":[(0,0),(driver1_x, driver1_y)],"最晚可用时间":driver1_deadline})

order_counts = np.random.poisson(4) # 每个时间段平均有4个订单 driver_counts = np.random.poisson(2) # 每个时间段平均有2个司机 decision_id = i + 1 decision_time = time_slices[i + 1] for j in range...
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random和numpy.random有什么区别

2. **功能多样性**：numpy.random包含了更多适用于统计分析和科学计算的随机数生成函数，如生成高斯分布(numpy.random.randn())、泊松分布(numpy.random.poisson())等。而random主要是一些基础操作。 3. **...

请指出下列代码错误：import random from numpy import random import numpy as np #包裹到达数量 def packet_arrivals(lamda, num_hours): arrivals = [] packet_num=0 for i in range(num_hours): num_arrivals = random.poisson(lamda) packet_num+=num_arrivals arrivals.append(num_arrivals) return arrivals ,packet_num result=list(packet_arrivals(8,8)) # 生成泊松分布的包裹数量 lam = 8 # 泊松分布的参数 num_packages = result[1] # 生成每个包裹的到达时间间隔 mean_interval = 10 # 负指数分布的参数 arrivals_interval = [] for i in range(num_packages): interval = round(random.expovariate(1/mean_interval)/60) if i == 0: arrivals_interval.append(interval) else: arrivals_interval.append(arrivals[-1] + interval) print("包裹到达时间间隔：", arrivals_interval)

这段代码有两个错误： 1. 在导入 random 模块时，应该...2. 在导入 numpy 模块时，应该先导入 numpy 模块，再从 numpy 模块中导入 random 函数，即应该写成 import numpy as np，然后再写 from numpy import random。

写一个python用wald检验，Let λ0 = 1, n = 20 and α = 0.05. Simulate X1, . . . , Xn ∼ Poisson(λ0) and perform the Wald test. Repeat many 22 times and count how often you reject the null. How close is the type I error rate to 0.05?

x = poisson.rvs(mu=lambda_0, size=n) reject_null = wald_test(x, lambda_0, alpha) if reject_null: reject_count += 1 type_I_error_rate = reject_count / n_sim print("Type I error rate: {:.4f}"....
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