Python/Numpy/Scipy: Farklı lambda ile Poisson rasgele değerleri çizin

Question

Sorunum, her biri farklı bir ortalama/hız Lam olan N Poisson rasgele değerlerini (RV) en verimli şekilde çıkarmaktır. Temel olarak size(RV) == size(Lam). İşte

bir naif (çok yavaş) uygulamasıdır:

import numpy as NP 

def multi_rate_poisson(Lam): 
    rv = NP.zeros(NP.size(Lam)) 
    for i,lam in enumerate(Lam): 
     rv[i] = NP.random.poisson(lam=lam, size=1) 
    return rv 

, benim laptop, 1E6 örnekleri ile verir O:

Lam = NP.random.rand(1e6) + 1 
timeit multi_poisson(Lam) 
1 loops, best of 3: 4.82 s per loop 

o bundan geliştirmek mümkün mü?

Answer 1

Docstrings bu işlevselliği belgelemese de, source numpy.random.poisson işlevine bir diziyi iletmenin mümkün olduğunu belirtir. Lambda bir büyür olarak

>>> import numpy 
>>> # 1 dimension array of 1M random var's uniformly distributed between 1 and 2 
>>> numpyarray = numpy.random.rand(1e6) + 1 
>>> # pass to poisson 
>>> poissonarray = numpy.random.poisson(lam=numpyarray) 
>>> poissonarray 
array([4, 2, 3, ..., 1, 0, 0]) 

poisson random variable döndürür ayrı bir katları ve bir çan eğrisi yaklaşır.

>>> import matplotlib.pyplot 
>>> count, bins, ignored = matplotlib.pyplot.hist(
      numpy.random.poisson(
        lam=numpy.random.rand(1e6) + 10), 
        14, normed=True) 
>>> matplotlib.pyplot.show() 

Diziyi poisson üreticisine aktarmanın bu yöntemi oldukça verimli görünüyor.

>>> timeit.Timer("numpy.random.poisson(lam=numpy.random.rand(1e6) + 1)", 
       'import numpy').repeat(3,1) 
[0.13525915145874023, 0.12136101722717285, 0.12127304077148438]