过度绘制泊松分布到直方图

Question

我知道之前有关于该主题的问题，但我无法找到问题的具体内容。我试图在直方图上过度绘制泊松分布。我尝试的第一件事是在scipy中使用stats模块中的泊松函数：

import numpy
from scipy.stats import poisson

mu = mean(data)
n, bins, patches = pyplot.hist(data, 20, normed = 1)
pyplot.plot(bins, poisson.pmf(bins, mu), 'r-')
pyplot.show()

然而，如图所示（蓝色是我数据的直方图），我得到的红色图有三个奇怪的峰值。

因此我尝试编写自己的泊松分布函数：

def poisson(mu, x):
    from scipy.misc import factorial
    return numpy.exp(-mu) * mu**x * factorial(x)**-1

y = poisson(mu, bins)

但是当我尝试打印时，我得到了一系列的纳米。难道我做错了什么？或者是垃圾箱中的数字太大了？

print y    
[ nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan  nan nan nan  nan  nan  nan  nan  nan]

然而，当从stats.poisson打印结果时，我得到：

[3.25452236e-06   0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00
 0.00000000e+00   3.63110218e-04   0.00000000e+00   0.00000000e+00
 0.00000000e+00   0.00000000e+00   5.24385396e-03   0.00000000e+00
 0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00   1.06061293e-02
 0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00   0.00000000e+00
 3.23183010e-03]

Answer 1

• 对于泊松函数，你应该给出＆＃39; int＆＃39;例如，输入而不是你的＆＃39; bump，numpy.arange（1200,1475）。

• 对于你自己的泊松函数，你在使用“阶乘”时要小心，特别是对于大x（x> 20），因为它会迅速增加！我怀疑是你的南方的起源。浮动的阶乘也不存在！

尝试：

X = np.arange( 1200, 1450 )
plt.plot( X, poisson.pmf(X,1375), 'r-' )