Python 如何在np.random.index中设置比例和大小

我如何实现这一点：

库存损失错误被建模为发生在 时间间隔。时间间隔以指数为基础 平均库存损失事件间隔时间分布（TBSLE）。这个 库存损失发生的频率是TBSLE的倒数。这个 平均库存损失量的预期值可估计为 2.05

我试图这样实现它，但我不知道如何以指数形式设置规模和大小，或者这种方法是否正确

def stockLossError(self):
    stockLossErrorProbability = 0
    inverseLambda = 0.5
    errors = 0

    randomnumber = np.random.exponential(inverseLambda,none)
    if(randomnumber > stockLossErrorProbability):
        self.daysSinceLastError += 1
        self.errors += 2.05

就像上面说的

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谢谢，现在我对指数函数的工作原理有了更好的了解！

>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(42)
>>> np.random.exponential(scale=4, size=(2, 3))
array([[  1.87707236,  12.04048572,   5.26698277],
       [  3.65177022,   0.67849948,   0.67838517]])