调用np.random.multivariate_normal()函数:使用确定的均值向量和协方差矩阵作为参数,调用np.random.multivariate_normal()函数生成随机样本。 调整样本数量:通过size参数,我们可以控制生成的随机样本的数量和形状。 实例演示 下面是一个简单的实例,演示如何使用np.random.multivariate_normal()函数生成符合二元正态分布的随机...
import matplotlib.pyplot as plt Y = np.random.multivariate_normal([(0)], [[1]], 1000) plt.plot(Y,'ro') ''' 以上实例表示:采集1000个符合0均值,1协方差的高斯分布的点, 纵轴表示采集到的点的值,横轴表示点的序号, 可以看出所有点的值大致是符合N(0,1)(正态)分布的,值为0的点概率较大,数量...
numpy.random.multivariate_normal()函数解析 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。简单的来水numpy在处理多维数组时会特别的方便,是深度学习的得力助手。 numpy.random.multivariate_normal()函数官方解释是从多元正态分布中随...
importnumpyasnp# 定义均值向量和协方差矩阵mean=[0,1]cov=[[1,0.5],[0.5,2]]# 生成二维正态分布的随机数multivariate_normal=np.random.multivariate_normal(mean,cov,size=5)print("Multivariate normal distribution from numpyarray.com:\n",multivariate_normal) Python Copy Output: 这个例子展示了如何生成...
在使用pip安装依赖模块时，报错如下： 图片 解决方法： 添加 --no-cache-dir参数 pip3 --no-cache-...
4.normal: 生成正态分布 语法:normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数:loc设定均值,scale设定标准差,size设定生成数据的形状,可以是元组或单值。默认标准正态分布。 示例:np.random.normal(1,2,(2,3)) 5.multivariate_normal: 生成多元正态分布 ...
numpy.random是numpy的一个子模块，用于生成随机数，在新版的numpy中，有以下两种生成随机数的方式numpy...
要创建二维分布,我们可以使用Numpy和Scipy中提供的函数。例如,要创建一个二维高斯分布,可以使用Scipy中的multivariate_normal函数,代码如下: importnumpyasnpfromscipy.statsimportmultivariate_normal mean=[0,0]cov=[[1,0],[0,1]]rv=multivariate_normal(...
5、随机种子 import numpy as np# 设置随机种子保证结果可重现np.random.seed(42)print(np.random.random(3)) # 每次运行结果相同 6、高级功能 import numpy as np# 多元正态分布mean = [0, 0]cov = [[1, 0.5], [0.5, 1]]print(np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=5))# 随机...
[multivariate_normal(mean, cov, size]) 多元正态分布。 [negative_binomial(n, p, size]) 负二项分布 [noncentral_chisquare(df, nonc, size]) 非中心卡方分布 [noncentral_f(dfnum, dfden, nonc, size]) 非中心F分布 [normal(loc, scale, size]) 正态(高斯)分布 ...