有一群数量未知的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随机生成包裹在每小时的数量，并且得到他的到达时间

可以使用Python中的随机数生成器和指数分布函数来模拟包裹到达的情况。以下是一个示例代码：

import random
import numpy as np

# 平均每小时到达的包裹数量
lambda_ = 10

# 生成包裹到达时间间隔的随机数序列
inter_arrival_times = np.random.exponential(scale=1/lambda_, size=100)

# 计算包裹到达的时间点
arrival_times = [sum(inter_arrival_times[:i+1]) for i in range(len(inter_arrival_times))]

# 输出结果
print("每小时到达的包裹数量：", len(arrival_times))
print("包裹到达时间：", arrival_times)

这段代码中，我们使用了numpy库中的指数分布函数来生成包裹到达时间间隔的随机数序列。其中，`scale`参数表示指数分布的尺度参数，即平均到达时间间隔的倒数。我们设定平均每小时到达的包裹数量为10，因此尺度参数为1/10。然后，我们使用`sum`函数计算出每个包裹到达的时间点，最终得到包裹到达时间的序列。