本篇文章详细介绍了如何在Python中使用numpy和scipy库来实现泊松分布，并提供了丰富的示例代码和详尽注释。适合初学者快速掌握相关知识。
Python实现泊松分布的源代码如下：
```python
import math
def poisson_distribution(lmbda, k):
计算给定参数下的泊松分布概率值。
参数:
lmbda: 平均发生次数，即λ（lambda）。
k: 随机变量的取值。
返回:
给定k时的概率质量函数PMF(Poisson Mass Function) 的结果。
# 计算泊松分布概率公式
p = (math.exp(-lmbda) * lmbda ** k) / math.factorial(k)
return p
# 示例：计算λ为2，k分别为0到5时的泊松分布值
if __name__ == __main__:
for i in range(6):
print(f当k={i}时的概率是: {poisson_distribution(2, i)})
```
这段代码定义了一个名为`poisson_distribution` 的函数，用于计算给定λ和随机变量取值 k 下的泊松分布概率。此外还提供了一段示例代码来展示如何使用这个函数。
5星
