在python的数据可视化编程中，概率的分布可以很好的展现出数据的发展分布情况。作为python数据可视化中可以假定一个事件，显示事件在一段时间内随即发生可能发生的次数的分布。 本文小编带领大家初步认识泊松分布。

泊松分布是什么

泊松分布是显示事件在预定时间段内可能发生的次数的分布。

泊松分布是一个离散函数，意味着该事件只能按发生或不发生的方式进行度量，这意味着该变量只能按整数进行度量。

泊松分布作用

用于独立事件，这些事件在给定的时间间隔内以恒定的速率发生。

泊松分布公式概率符合的条件

1、将该时间段分割成若干个小的时间段，在这个接近于0的小时间段里，该事件发生一次的概率与该小时间段的长度成正比。

2、在每个极小时间段内，该事件连续发生两次以上的概率恒等于0. 3.该事件在不同的小时间段里，发生与否相互独立。

泊松分布实现过程

一个服从泊松分布的随机变量X，表示在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。

泊松分布公式使用符号

1、 λ是事件发生的速率；

2、 t是时间间隔的长；

3、X是该时间间隔内发生的事件数， 其中X是泊松随机变量，X的分布称为泊松分布；

4、令μ表示t时间间隔内平均发生的事件数，则μ=λ*t.。

以上就是python数据可视化中泊松分布的有关介绍，希望能对你有所帮助哟~