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...
Numpy之高斯分布 multivariate_normal 以下是官方说明文档链接 numpy.random.multivariate_normal 1.函数定义 numpy.random.multivariate_normal(mean, cov[, size, check_valid, tol]) 2.参数解释 Parameters: mean : 1-D array_like, of length N Mean of the N-dimensional distribution. cov : 2-D array_li...
1importnumpy as np2mean = (1, 2)3cov = [[1, 0], [0, 1]]4x = np.random.multivariate_normal(mean, cov, (3, 3))5print(x.shape) 可以看到输出结果为(3,3,2)。
1、np.random.rand 用于生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数， 当没有参数时，返回一个随机浮点数，...
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) ...
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 ...
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-...
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...
>>> A1_mean = [1, 1] >>> A1_cov = [[2, .99], [1, 1]] >>> A1 = np.random.multivariate_normal(A1_mean, A1_cov, 10)#依据指定的均值和协方差生成数据 >>> A1 array([[-1.72475813, 0.33681971], [ 0.78643798, 0.76700529], ...
NumPy的random模块提供了normal()函数来生成符合高斯分布的随机数。 importnumpyasnp# 生成10个均值为0,标准差为1的随机数samples=np.random.normal(loc=0,scale=1,size=10)print("numpyarray.com - Gaussian samples:",samples) Python Copy Output: