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Poisson डिस्ट्रीब्यूशन्स को जनरेट करना और प्लॉट करना

पिछले अभ्यास में, आपने कुछ प्रॉबेबिलिटीज निकाली थीं. अब उसी डिस्ट्रीब्यूशन का प्लॉट बनाते हैं.

याद करें, एक खास हाईवे मोड़ पर औसतन रोज़ 2 दुर्घटनाएँ होती हैं. मान लेते हैं कि प्रतिदिन होने वाली दुर्घटनाओं की संख्या को Poisson रैंडम वैरिएबल से मॉडल किया जा सकता है. आइए इस डिस्ट्रीब्यूशन का प्लॉट बनाते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Probability की बुनियाद

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • scipy.stats से poisson इम्पोर्ट करें, matplotlib.pyplot को plt के नाम से और seaborn को sns के नाम से इम्पोर्ट करें.
  • size=10000 और mu=2 के साथ Poisson डिस्ट्रीब्यूशन का एक सैंपल जनरेट करें.
  • जनरेट किए गए सैंपल का प्लॉट बनाइए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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()
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