而不是

y = np.exp(-lam) * (lam ** x) / np.math.factorial(x)

你应该重新定义x的值，所以试试这个：

y = [np.exp(-lam) * (lam ** i) / np.math.factorial(i) for i in x]

其余的都一样。

添加到Ugur的anwser中，您需要对factorial函数进行向量化（在numpy的包中非常不寻常）。同样对于条形图，必须使用plt.bar：

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np

lam = 3  # Параметр распределения Пуассона (лямбда)
x = np.arange(0, 20)

# Вычисление значений плотности распределения Пуассона
y = np.exp(-lam) * (lam ** x) / np.vectorize(np.math.factorial)(x)

# Построение графика
plt.bar(x, y)  # 'bo' - голубые круглые маркеры

plt.xlabel("Значение СВ")
plt.ylabel("Плотность")

plt.title("Распределение Пуассона")
plt.show()

根据this answer，np.math.factorial和scipy.math.factorial只是math.factorial的别名，它不适用于numpy数组。相反，使用scipy.special.factorial，它可以使用numpy数组。

from scipy.special import factorial

x = np.arange(0, 20)

# other code here

y = np.exp(-lam)*(lam**x)/factorial(x)

# plotting code here