Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ?
Calcul scientifique
avec Python
Voir le programme détaillé
Module « scipy.special »
Signature de la fonction pdtr
def pdtr(*args, **kwargs)
Description
help(scipy.special.pdtr)
pdtr(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature])
pdtr(k, m, out=None)
Poisson cumulative distribution function.
Defined as the probability that a Poisson-distributed random
variable with event rate :math:`m` is less than or equal to
:math:`k`. More concretely, this works out to be [1]_
.. math::
\exp(-m) \sum_{j = 0}^{\lfloor{k}\rfloor} \frac{m^j}{j!}.
Parameters
----------
k : array_like
Number of occurrences (nonnegative, real)
m : array_like
Shape parameter (nonnegative, real)
out : ndarray, optional
Optional output array for the function results
Returns
-------
scalar or ndarray
Values of the Poisson cumulative distribution function
See Also
--------
pdtrc : Poisson survival function
pdtrik : inverse of `pdtr` with respect to `k`
pdtri : inverse of `pdtr` with respect to `m`
References
----------
.. [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Poisson_distribution
Examples
--------
>>> import numpy as np
>>> import scipy.special as sc
It is a cumulative distribution function, so it converges to 1
monotonically as `k` goes to infinity.
>>> sc.pdtr([1, 10, 100, np.inf], 1)
array([0.73575888, 0.99999999, 1. , 1. ])
It is discontinuous at integers and constant between integers.
>>> sc.pdtr([1, 1.5, 1.9, 2], 1)
array([0.73575888, 0.73575888, 0.73575888, 0.9196986 ])
Vous êtes un professionnel et vous avez besoin d'une formation ?
Deep Learning avec Python
et Keras et Tensorflow
Voir le programme détaillé
Améliorations / Corrections
Vous avez des améliorations (ou des corrections) à proposer pour ce document : je vous remerçie par avance de m'en faire part, cela m'aide à améliorer le site.
Emplacement :
Description des améliorations :