importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt mean= np.array([3,0]) 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_n
1.np.random.rand(d0,d1,…,dn) 产生给定形状的随机数,随机数服从连续均匀分布分布,[0,1),返回数组 2.np.random.random(size=None) 产生[0.0,1.0)之间的随机数(浮点数),size为整数元组或者整数,随机数服从连续均匀分布,返回数组 3.np.random.random_sample(size=None) 用法同np.r...np...
【代码示例】# 导入random库 import random x = random.betavariate(2, 5) print(x)【终端输出】0...
import numpy as np; mean = (1, 2) cov = [[1, 0], [0, 1]] x = np.random.multivariate_normal(mean, cov, (2, 2), 'raise') print(x) 1. 2. 3. 4. 5. 结果如下:
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 3000).T plt.figure(figsize=(6,6)) grid = plt.GridSpec(4, 4, wspace=0.5, hspace=0.5) main_ax = plt.subplot(grid[0:3,1:4]) plt.plot(x,y,'ok',markersize=3,alpha=0.2)
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 5000).T >>> plt.plot(x, y, 'x') >>> plt.axis('equal') >>> plt.show() 请注意,协方差矩阵必须为正半定数(也称为nonnegative-definite)。否则,此方法的行为是不确定的,并且不能保证向后兼容。
生成数据:通过np.random.multivariate_normal()函数生成500个样本。 数据可视化:使用matplotlib和seaborn可视化数据,生成散点图,展示数据的分布情况。 甘特图表示生成步骤 下面是生成多维正态分布数据的简要步骤甘特图,使用Mermaid语法展示。 生成多维正态分布数据的步骤 ...
函数multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None)在二维正太分布中，mean...
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...
借助np.multivariate_normal()方法,我们可以获得多元正态值数组np.multivariate_normal()方法。 用法:np.multivariate_normal(mean,matrix,size) 返回:Return the array of multivariate normal values. 范例1: 在这个例子中,我们可以通过使用np.multivariate_normal()方法,我们可以使用此方法获得多元正态值数组。