mindspore.ops.poisson

mindspore.ops.poisson(shape, mean, seed=None)

根据泊松随机数分布生成随机数。

\[\text{P}(i|μ) = \frac{\exp(-μ)μ^{i}}{i!}\]

参数：

• shape (tuple) - Tuple: \((N,*)\) ，其中 \(*\) 表示任何数量的附加维度。

• mean (Tensor) - 均值μ，分布参数。支持float32数据类型，应大于0。

• seed (int) - 随机种子。取值须为非负数。默认值：None，等同于0。

返回：

Tensor，shape应与输入 shape 与 mean 进行广播之后的shape相同。数据类型支持float32。

异常：

• TypeError - shape 不是Tuple。

• TypeError - mean 不是Tensor或数据类型非float32。

• TypeError - seed 不是int类型。

支持平台：

Ascend

样例：

>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> import mindspore
>>> # case 1: It can be broadcast.
>>> shape = (4, 1)
>>> mean = Tensor(np.array([5.0, 10.0]), mindspore.float32)
>>> output = ops.poisson(shape, mean, seed=5)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(4, 2)
>>> # case 2: It can not be broadcast. It is recommended to use the same shape.
>>> shape = (2, 2)
>>> mean = Tensor(np.array([[5.0, 10.0], [5.0, 1.0]]), mindspore.float32)
>>> output = ops.poisson(shape, mean, seed=5)
>>> result = output.shape
>>> print(result)
(2, 2)