В Java все находится в форме класса.
Если вы хотите использовать любой объект, тогда у вас есть две фазы:
Пример:
Object a;
a=new Object();
То же самое для концепции массива
Item i[]=new Item[5];
i[0]=new Item();
Если вы не дают секцию инициализации, тогда возникает NullpointerException
.
Легко сделать вручную, но можно переполнить выполнения его тот путь. Можно сделать экспоненту и факториал в цикле для предотвращения переполнения:
def poisson_probability(actual, mean):
# naive: math.exp(-mean) * mean**actual / factorial(actual)
# iterative, to keep the components from getting too large or small:
p = math.exp(-mean)
for i in xrange(actual):
p *= mean
p /= i+1
return p
scipy
имеет то, что Вы хотите
>>> scipy.stats.distributions
<module 'scipy.stats.distributions' from '/home/coventry/lib/python2.5/site-packages/scipy/stats/distributions.pyc'>
>>> scipy.stats.distributions.poisson.pmf(6, 2.6)
array(0.031867055625524499)
, стоит отметить, что довольно легко вычислить вручную, также .
Эта страница объясняет, почему Вы получаете массив и значение чисел в ней, по крайней мере.