Python SciPy special.pdtr用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.special.pdtr 的用法。

用法:

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

泊鬆累積分布函數。

定義為事件率 \(m\) 的 Poisson-distributed 隨機變量小於或等於 \(k\) 的概率。更具體地說，這是 [1]

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

參數 ：：

k： array_like

出現次數(非負數，實數)

m： array_like

形狀參數(非負，實數)

out： ndarray，可選

函數結果的可選輸出數組

返回 ：：

標量或 ndarray

泊鬆累積分布函數的值

參考：

[1]

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

例子：

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

它是一個累積分布函數，因此隨著 k 趨於無窮大，它單調地收斂到 1。

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

它在整數處不連續，在整數之間為常數。

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