在MATLAB中计算泊松分布可以通过以下步骤实现：
创建一维数组
```matlab
x = 0:2:30；
```
计算泊松分布概率密度函数
```matlab
y1 = poisspdf（x, 2.6）；
y2 = poisspdf（x, 6）；
```
绘制泊松分布概率密度图像
```matlab
hold on；
plot（x, y1, ':r*'）；
plot（x, y2, ':b*'）；
title（'泊松分布概率密度图'）；
xlabel（'x'）；
ylabel（'y'）；
```
生成泊松分布随机样本
```matlab
lambda_val = 3； % 平均事件发生次数
size = 1000； % 随机样本数
poisson_samples = np.random.poisson（lam=lambda_val, size=size）；
```
计算泊松分布的概率质量函数（PMF）
```matlab
x = np.arange（0, 15）；
pmf = poisson.p（x）；
```
拟合泊松分布
```matlab
xi = [1:100]；
f = @（x） para（2）*（para（1） .^x .*exp（-para（1）） ./factorial（x））；
[v, index] = max（f）；
para0 = [index, v*10]；
para = lsqcurvefit（@func, para0, xi, f）；
```
绘制拟合曲线
```matlab
hold on；
plot（xi, func（para, xi）, 'b-'）；
xlabel（'xi'）；
ylabel（'f'）；
```
这些步骤涵盖了从创建数组、计算概率密度函数、绘制图像、生成随机样本到拟合分布曲线的全过程。根据具体需求，可以选择相应的函数和方法来实现泊松分布的计算和可视化。