Python SciPy special.pdtr用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.special.pdtr 的用法。

用法:

scipy.special.pdtr(k, m, out=None) = <ufunc 'pdtr'>#

泊松累积分布函数。

定义为事件率 \(m\) 的 Poisson-distributed 随机变量小于或等于 \(k\) 的概率。更具体地说，这是 [1]

\[\exp(-m) \sum_{j = 0}^{\lfloor{k}\rfloor} \frac{m^j}{j!}.\]

参数 ：：

k： array_like

出现次数(非负数，实数)

m： array_like

形状参数(非负，实数)

out： ndarray，可选

函数结果的可选输出数组

返回 ：：

标量或 ndarray

泊松累积分布函数的值

参考：

[1]

https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution

例子：

>>> import numpy as np
>>> import scipy.special as sc

它是一个累积分布函数，因此随着 k 趋于无穷大，它单调地收敛到 1。

>>> sc.pdtr([1, 10, 100, np.inf], 1)
array([0.73575888, 0.99999999, 1.        , 1.        ])

它在整数处不连续，在整数之间为常数。

>>> sc.pdtr([1, 1.5, 1.9, 2], 1)
array([0.73575888, 0.73575888, 0.73575888, 0.9196986 ])