本文整理汇总了Python中distributions.Poisson方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python distributions.Poisson方法的具体用法？Python distributions.Poisson怎么用？Python distributions.Poisson使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类distributions的用法示例。
在下文中一共展示了distributions.Poisson方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: spikify_rates
# 需要导入模块: import distributions [as 别名]
# 或者: from distributions import Poisson [as 别名]
def spikify_rates(rates_bxtxd):
"""Randomly spikify underlying rates according a Poisson distribution
Args:
rates_bxtxd: a numpy tensor with shape:
Returns:
A numpy array with the same shape as rates_bxtxd, but with the event
counts.
"""
B,T,N = rates_bxtxd.shape
assert all([B > 0, N > 0]), "problems"
# Because the rates are changing, there is nesting
spikes_bxtxd = np.zeros([B,T,N], dtype=np.int32)
for b in range(B):
for t in range(T):
for n in range(N):
rate = rates_bxtxd[b,t,n]
count = np.random.poisson(rate)
spikes_bxtxd[b,t,n] = count
return spikes_bxtxd