在Python语言中,可以使用SciPy库中的multivariate_normal函数来生成多元正态变量的生成器。多元正态分布是指具有多个维度的正态分布,每个维度都有自己的均值和方差。 生成多元正态变量的生成器的基本语法如下: 代码语言:txt 复制 from scipy.stats import multivariate_normal # 定义均值和
cov= np.eye(2)#协方差cov(X,Y)=0,方差D(X)=D(Y)=1dot_num = 300#len(mean) = 2,因此生成的正态矩阵维度为dot_num*len(mean)=300*2f_xy=np.random.multivariate_normal(mean,cov,dot_num)print(f_xy.shape)print(np.var(f_xy[:,0]),np.var(f_xy[:,1])) plt.scatter(f_xy[:,0]...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal# 设置均值和协方差矩阵mean=[0,0]# 2维均值cov=[[1,0.8],[0.8,2]]# 协方差矩阵# 生成多元正态分布样本n_samples=500data=multivariate_normal.rvs(mean=mean,cov=cov,size=n_samples)# 绘制样本数据plt.figure(figsize=(8...
7. random.random()和random.betavariate(2,5)的区别 8. random.choice()-从非空序列中返回一个随机...
numpy的函数multivariate_normal的参数如下：multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)。一维正态分布中，mean参数对应均值μ，cov参数对应方差，size参数设定生成矩阵的维度。举例，设置均值为3，方差为1，生成100个点形成矩阵Y，并绘制散点图，打印方差接近设定值1。散点...
在Python中,可以使用scipy.stats库来生成多元正态分布(Multivariate Normal Distribution)的数据。多元正态分布是一种概率分布,描述了多个随机变量之间的关系。它的概率密度函数比较复杂,但是scipy库提供了一个很方便的接口来处理这个问题。 下面是一个简单的例子,展示了如何使用scipy.stats来生成多元正态分布的数据,并绘...
函数multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)在二维正太分布中，mean...
上式为 x 服从 k 元正态分布,x 为 k 维向量;|Σ| 代表协方差矩阵的行列式。 二维正态分布概率密度函数为钟形曲面,等高线是椭圆线族,并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布,如图 numpy生成一个服从多元正态分布的数组 multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None) ...
multivariate_dist = multivariate_normal(mean=mean, cov=covariance) # 计算概率密度函数 x = np.array([0, 0]) pdf_value = multivariate_dist.pdf(x) print("概率密度函数值为:", pdf_value) ``` 3.2 应用示例 多元正态分布在数据分析、模式识别、金融风险管理等领域有着广泛的应用。例如,在金融领域,...
multivariate_dist = multivariate_normal(mean=mean, cov=covariance) # 计算概率密度函数 x = np.array([0, 0]) pdf_value = multivariate_dist.pdf(x) print("概率密度函数值为:", pdf_value) ``` 3.2 应用示例 多元正态分布在数据分析、模式识别、金融风险管理等领域有着广泛的应用。例如,在金融领域,...