通过循环Python将值列表传递给poisson.pmf

循环Python将值列表传递给poisson.pmf函数是为了计算泊松分布概率质量函数（Probability Mass Function，pmf）。泊松分布是用于描述单位时间内随机事件发生次数的离散概率分布。

在Python中，可以使用SciPy库的stats模块来进行泊松分布的计算。在该模块中，poisson.pmf函数用于计算给定事件发生次数的概率。接受两个参数：事件发生的次数和事件的发生率（平均值）。

为了将值列表传递给poisson.pmf函数，我们可以使用循环遍历列表中的每个值，并将其作为事件发生的次数传递给函数进行计算。

下面是一个示例代码：

from scipy.stats import poisson

values = [1, 2, 3, 4, 5]
lambda_ = 2  # 事件的发生率

for value in values:
    probability = poisson.pmf(value, lambda_)
    print(f"The probability of {value} occurrences is: {probability}")

在上述代码中，我们假设事件的发生率为2，并遍历值列表[1, 2, 3, 4, 5]。对于每个值，使用poisson.pmf函数计算事件发生次数为该值时的概率，并将结果打印输出。

这样就可以通过循环Python将值列表传递给poisson.pmf函数，并得到每个值对应的泊松分布概率。