megengine.random.poisson

poisson(lam, size=None)

服从泊松分布 \(\operatorname{Poisson}(\lambda)\) 的随机变量。

对应的概率密度函数为

\[f(k ; \lambda)=\frac{\lambda^{k} e^{-\lambda}}{k !},\]

其中 k 是出现的次数 \(({\displaystyle k=0,1,2...})\) 。

参数:

• lam (Union[float, Tensor]) – the lambda parameter of the distribution. Must be non-negative.

• size (Optional[Iterable[int]]) – 输出向量的大小。如果 lam 是标量，例如给定大小为 (m, n)，则输出形状为 (m, n)。如果 lam 是一个向量，例如给定的大小是 (m, n) ，那么输出形状是 (m, n, k, v). 默认值：None

返回:

the output tensor.

实际案例

>>> import megengine.random as rand
>>> x = rand.poisson(lam=2., size=(1, 3))
>>> x.numpy()   
array([[1., 2., 2.]], dtype=float32)
>>> lam = mge.Tensor([[1.,1.],
...                 [10,10]], dtype="float32")
>>> x = rand.poisson(lam=lam)
>>> x.numpy()   
array([[ 1.,  2.],
       [11., 11.]], dtype=float32)
>>> x = rand.poisson(lam=lam, size=(1,3))
>>> x.numpy()   
array([[[[ 2.,  1.],
         [10.,  8.]],

[[ 5., 2.],

[10., 10.]],

[[ 1., 2.],

[ 8., 10.]]]], dtype=float32)