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python - 使用 scipy.stats.poisson 有没有比我目前的方法更简单的方法？

问题描述

我正在使用 scipy.stats 来计算不同足球比赛中进球的泊松概率分布，但我不禁认为有一种更简单的方法可以做到这一点。

假设我正在尝试计算总进球数少于 3 个的游戏作为最终结果的概率。目前我正在使用这样的东西（我的测试运行结果是正确的）：

def under25(self, homeS, awayS):
        under25 = 100 * (((poisson.pmf(0, homeS) * poisson.pmf(0, awayS)) +
                         (poisson.pmf(1, homeS) * poisson.pmf(0, awayS)) +
                         (poisson.pmf(0, homeS) * poisson.pmf(1, awayS)) +
                         (poisson.pmf(1, homeS) * poisson.pmf(1, awayS)) +
                         (poisson.pmf(2, homeS) * poisson.pmf(0, awayS)) +
                         (poisson.pmf(0, homeS) * poisson.pmf(2, awayS))))
        return round(float(np.array2string(under25)), 5)

如果我传入参数作为under25(2, 3)输出12.4652是正确的。

我已经尝试了下面的所有函数，scipy.stats.poisson但它们都返回 numpy 数组，我无法自己或在线弄清楚该做什么。

除此之外还有更短的方法吗？

标签： pythonnumpyscipypoisson

解决方案

您始终可以将值作为 numpy 数组传递：

def fn(homeS,awayS):
    S = sum(poisson.pmf(np.array([0,1,0,1,2,0]),homeS)*poisson.pmf(np.array([0,0,1,1,0,2]),awayS))
    return round(float(np.array2string(100*S)), 5)

fn(2,3)
12.4652

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