有没有比我现在的方法更简单的使用scipy.stats.poisson的方法？

是的，有一种更简单的方法来使用scipy.stats.poisson函数。scipy.stats.poisson是一个用于处理泊松分布的函数，可以用于计算概率质量函数、累积分布函数、生成随机样本等。

要使用scipy.stats.poisson函数更简单的方法是使用poisson.pmf函数。pmf代表概率质量函数，可以用于计算给定参数的泊松分布下某个特定值的概率。

下面是使用poisson.pmf函数的示例代码：

from scipy.stats import poisson

# 设置泊松分布的参数
mu = 2

# 计算泊松分布下特定值的概率
x = 3
probability = poisson.pmf(x, mu)

print("在泊松分布(mu=2)下，随机变量等于3的概率为：", probability)

输出结果为：

在泊松分布(mu=2)下，随机变量等于3的概率为： 0.18044704431548356

在这个例子中，我们设置了泊松分布的参数mu为2，然后使用poisson.pmf函数计算了在这个分布下随机变量等于3的概率。

这种方法更简单是因为它直接计算了特定值的概率，而不需要手动计算概率质量函数或累积分布函数。

如果你想了解更多关于scipy.stats.poisson的用法，可以参考腾讯云的相关产品文档：scipy.stats.poisson