我有一个整数 X（非常大）和一个概率 p，我想用它按照泊松分布从 X 中抽取样本 s（一个数字）。例如，如果 X = 10^8 和 p=0.05，我希望 s 是我们得到的正面数。
我可以使用 random.binomial 轻松做到这一点：
s=np.random.binomial(n=X, p=p)
如何使用random.poisson 应用相同的想法？
【问题讨论】：
标签： python numpy probability distribution poisson
只需将p 和X 相乘：
np.random.poisson(10**8 * 0.05)
获得超过 10**8 的概率在数值上为零。
@pjs 教授强调，我们正在将概率和数字组合成一个速率，这是泊松过程的参数。
进一步值得一提的是，对于如此大的数字，您会发现二项式和泊松的 pmf 彼此非常相似，并且（使用概率函数或工程师称之为“cdf”）与高斯非常相似。
【讨论】：
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.random.poisson.html
import numpy as np
s = np.random.poisson(size=n, lam=p)
【讨论】：
lam) 不是概率。