我在某处读到 python 库函数 random.expovariate 产生相当于泊松过程事件的间隔。
真的是这样吗？或者我应该对结果施加一些其他功能？
严格阅读你的问题，是的，这就是 random.expovariate 所做的。
expovariate 为您提供指数分布的随机浮点数。在泊松过程中，连续事件之间的间隔大小是指数级的。
然而，我还可以通过其他两种方式来模拟泊松过程
- 只需生成随机数，均匀分布并排序即可。
- 生成具有泊松分布的整数（即它们的分布类似于泊松过程中固定间隔内的事件数量）。使用 numpy.random.poisson 来执行此操作。
当然，这三件事是完全不同的。正确的选择取决于您的应用。
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