包裹到达服从泊松分布，如何生成全天包裹到达情况

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。具体实现方法可以参考以下代码：

import random

def generate_arrivals(lamda, num_hours):
arrivals = []
for i in range(num_hours):
num_arrivals = random.poisson(lamda)
arrivals.append(num_arrivals)
return arrivals

其中，lamda 表示单位时间内平均到达包裹的数量，num_hours 表示模拟的小时数。函数返回一个列表，包含每个小时到达的包裹数量。可以根据需要调整 lamda 和 num_hours 的值来模拟不同的情况。

相关问题

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)

有一群包裹按照泊松分布到达，其到达时间间隔服从负指数分布，如何用python模拟包裹到达情况

可以使用Python中的numpy和random库来模拟包裹到达情况。首先，需要生成泊松分布的包裹数量，可以使用numpy库中的random.poisson()函数。然后，根据负指数分布生成每个包裹的到达时间间隔，可以使用random库中的expovariate()函数。具体代码如下：

import numpy as np
import random

# 生成泊松分布的包裹数量
lam = 5  # 泊松分布的参数
num_packages = np.random.poisson(lam)

# 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 = []
for i in range(num_packages):
    interval = random.expovariate(1/mean_interval)
    if i == 0:
        arrivals.append(interval)
    else:
        arrivals.append(arrivals[-1] + interval)

print("包裹到达时间间隔：", arrivals)

这段代码会输出生成的包裹到达时间间隔。其中，lam和mean_interval分别是泊松分布和负指数分布的参数，可以根据实际情况进行调整。