In [3]:

    

import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy
import scipy.stats


    

In [4]:

    

samp = [numpy.random.poisson(lam=130) for i in range(1000)]


    

In [5]:

    

numpy.histogram(samp, 1)


    

    
Out[5]:





(array([1000], dtype=int64), array([  95.,  165.]))

In [37]:

    

domain = numpy.arange(80,150)
plt.hist(samp, bins=domain)
plt.plot(domain, 1000 * scipy.stats.poisson.pmf(domain, mu=130))
plt.show()


    

In [ ]:

    




    

In [22]:

    

samp2 = [numpy.random.poisson(lam=10) for i in range(50)]


    

In [23]:

    

plt.hist(samp2, bins=numpy.arange(20))
plt.show()


    

In [36]:

    

numpy.array(samp).min()


    

    
Out[36]:





95

In [8]:

    

psamp = numpy.random.poisson(35000/(120*60), 10000)
plt.hist(psamp, bins=numpy.arange(50))
plt.show()


    

In [ ]: