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Générer et tracer des distributions de Poisson

Dans l’exercice précédent, vous avez calculé quelques probabilités. Passons maintenant à la visualisation de cette distribution.

Rappelez-vous que, sur un certain virage d’autoroute, il y a en moyenne 2 accidents par jour. En supposant que le nombre d’accidents par jour peut être modélisé par une variable aléatoire de Poisson, traçons la distribution.

Cet exercice fait partie du cours

Fondamentaux des probabilités en Python

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Instructions

  • Importez poisson depuis scipy.stats, matplotlib.pyplot sous le nom plt, et seaborn sous le nom sns.
  • Générez un échantillon selon une loi de Poisson avec size=10000 et mu=2.
  • Tracez l’échantillon généré.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import poisson, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____ import ____
import ____ as ____ 
import ____ as ____

# Create the sample
sample = poisson.___(mu=____, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.distplot(____, kde=False)
plt.show()
Modifier et exécuter le code