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figsize(12.5, 4)
 
import scipy.stats as stats
a = np.arange(16)
poi = stats.poisson
lambda_ = [1.5, 4.25]
colours = [“#348ABD”, “#A60628”]
 
plt.bar(a, poi.pmf(a, lambda_[0]), color=colours[0], label=”$\lambda = %.1f$” % lambda_[0], alpha=0.60, edgecolor=colours[0], lw=“3”)
 
plt.bar(a, poi.pmf(a, lambda_[1]), color=colours[1], label=”$\lambda = %.1f$” % lambda_[1], alpha=0.60, edgecolor=colours[1], lw=“3”)
 
plt.xticks(a + 0.4, a)
plt.legend()
plt.ylabel(”$k$의 확률”, fontsize=13)
plt.xlabel(”$k$”, fontsize=13)
plt.title(”$\lambda$값을 달리 하여 만든 푸아송 확률변수의 확률질량함수”)

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▲ 그림 1-3 λ값을 달리 하여 만든 푸아송 확률변수의 확률질량함수