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)。
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...
importnumpyasnp# 生成3x3的随机单位矩阵random_identity=np.random.random((3,3))np.fill_diagonal(random_identity,1)print(f"Random identity matrix from numpyarray.com:\n{random_identity}")# 生成2x3的随机矩阵,元素服从标准正态分布random_normal_matrix=np.random.standard_normal((2,3))print(f"Rando...
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) ...
np.random.multivariate_normal的method关键字参数 为numpy.fromstring添加复数支持 当axis不为None时,numpy.unique具有一致的轴顺序 numpy.matmul的布尔输出现在转换为布尔值 当范围为2**32时,numpy.random.randint产生了不正确的值](release/1.18.0-notes.html#numpy-random-randint-produced-incorrect-value-whe...
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))# 随机选择多个不重复...
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，...
[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 ...
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 ...