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FreelanceConsultant
Asked: 2023-11-05 22:33:51 +0800 CST

以数组为指数的 Numpy 幂

  • 772

我有一个包含以下几行的 Python 代码：

# Poisson model

lambda_param = 3.0

x_model = numpy.linspace(0, 10, num=11, dtype=int)
y_model = numpy.zeros(10)

index = 0
for x in x_model:
    y_model[index] = numpy.power(lambda_param, x) / math.factorial(x) * numpy.exp(-lambda_param)
    index += 1

我想用一种更 Pythonic 的方式来编写它——不使用 for 循环。

我试过这个：

y_model = numpy.power(lambda_param, x_model) / math.factorial(x_model) * numpy.exp(-lambda_param)

但这似乎不起作用，我猜是因为math.factorial不知道如何对类似数组的对象进行操作。

有没有办法做到这一点？

python

2 个回答

  1. Best Answer

    这是pmf泊松分布的分布。使用scipy.stats.poisson：请注意，对于泊松，x必须是整数：

    lambda_param = 3.0
x_model = np.arange(10)
y_model = np.zeros(10)

from scipy import stats
stats.poisson(lambda_param).pmf(x_model)
array([0.04978707, 0.14936121, 0.22404181, 0.22404181, 0.16803136,
       0.10081881, 0.05040941, 0.02160403, 0.00810151, 0.0027005 ])
    • 2

  2. 您可以用作scipy.special.factorial支持通过 numpy 数组广播的阶乘函数。

    import numpy as np
import scipy.special

>>> scipy.special.factorial(np.arange(7))
array([  1.,   1.,   2.,   6.,  24., 120., 720.])
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