Python Network Programming(7)---泊松分布与发包

Python的第三方模块Scipy的stats中，包含了多种概率分布的随机变量，随机变量分为离散和连续两种。所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象，而所有的离散随机变量都是rv_discrete的派生类的对象。

泊松分布：

$$P(X=k) = \dfrac{\lambda^k e^-(\lambda)}{k!}$$

• rvs：对随机变量进行随机取值，可以通过size参数指定输出的数组的大小。
• pdf：随机变量的概率密度函数。
• cdf：随机变量的累积分布函数，它是概率密度函数的积分。
• sf：随机变量的生存函数，它的值是1-cdf(t)。
• ppf：累积分布函数的反函数。
• stat：计算随机变量的期望值和方差。
• fit：对一组随机取样进行拟合，找出最适合取样数据的概率密度函数的系数。

stats.poisson.rvs(k)