从csv数据框中绘制列的Poision分布的PMF

Question

我正试图完成此功能的编写

def plot_poisson(df, col='open', n_pts=100)

其中：

• df =包含已用csv文件加载的数据的数据框，
• col = df变量中的列名，
• n_pts =点数

我正在尝试使用列的平均值和bar函数绘制列col的泊松分布的PMF。

我是一个初学者，即使看了https://pythonspot.com/matplotlib-bar-chart/，我也不了解plt.bar的工作原理，以及如何合并n_pts参数。

def plot_poisson(df, col='open', n_pts=100):
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
plt.bar
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("P(X|\mu)")
plt.title("Poisson PMF")
return ax

Answer 1

因此，如果我理解正确，您想从泊松分布中提取n_pts个数字，该分布的每个间隔的平均事件数等于数据的平均值（来自dataframe列）。
然后您要绘制分布。

如果是这样，您可以使用numpy轻松完成此操作，该功能提供了从分布中提取随机数的功能。例如，numpy.random.poisson从泊松分布中提取数字。

使用plt.hist比使用plt.bar要容易得多。
使用bar时，您必须选择一个容器大小和容器位置，自己计算每个容器中有多少数据，然后绘制直方图。 plt.hist为您完成所有这一切。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_poisson(df, col='open', n_pts=100):
    lm = df[col].mean() #get the mean value of your data
    poisdata = np.random.poisson(lm, n_pts)
    plt.hist(poisdata, density=True, alpha=0.5)
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("P(X|\mu)")
    plt.title("Poisson PMF")
    plt.show()

此功能产生的示例图片：

Answer 2

尝试这个：

 def plot_poisson(df, col='open', n_pts=100):
    pts=np.arange(n_pts)
    fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))
    lm = df[col].mean() #get the mean value of your data
    poisdata = np.random.poisson(lm)
    ax.bar(pts,poisdata.pmf(pts))
    ax.set_xlabel("X")
    ax.set_ylabel("P(X|\mu)")
    ax.set_title("Poisson PMF")
    return ax