中的scipy库实现该过程。
1. 导入必要的库
umpyumpy库用于生成随机数，scipy库用于拟合泊松分布。
portumpypportportatplotlib.pyplot as plt
2. 生成随机数
umpydom函数生成符合泊松分布的随机数，该函数的参数为随机数的期望值。
生成符合泊松分布的随机数u = 5 泊松分布的期望值pdomu, 1000) 生成1000个随机数
3. 绘制直方图
atplotlib库绘制该随机数的直方图，以便观察其分布情况。
绘制随机数的直方图sgesity=True)
plt.xlabel('Value')cy')')
plt.show()
4. 拟合泊松分布
.fit函数可以拟合泊松分布，并返回拟合结果，包括泊松分布的参数。
拟合泊松分布s.fit(data)tbdas[0])
5. 绘制拟合结果
atplotlib库绘制泊松分布的概率密度函数，并将其与原始数据的直方图进行对比。
绘制泊松分布的概率密度函数pge(15)fss')sgesitydom Data')
plt.xlabel('Value')cy')g')d()
plt.show()
进行数据可视化。
