NumPy 教程
指数分布（Exponential Distribution）
指数分布用于描述直至下一个事件（例如失败/成功等）发生的时间。
它有两个参数：
-
scale- 速率的倒数（参见泊松分布中的 lam ）默认为 1.0。 -
size- 返回数组的形状。
实例
抽取一个具有 2.0 比例和 2x3 大小的指数分布样本：
from numpy import random x = random.exponential(scale=2, size=(2, 3)) print(x)
指数分布的可视化
实例
from numpy import random import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.displot(random.exponential(size=1000), kind="kde") plt.show()
结果
泊松与指数分布之间的关系
泊松分布处理在一段时间内某事件发生的次数，而指数分布处理这些事件之间的时间间隔。
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