numpy 生成正態分佈

在numpy中生成隨機數的函式和matlab有很多的相似性，可以以矩陣為基本單位來生成各種不同的隨機數，下面是通過random函式中的normal函式來生成服從正態分佈的隨機數

import numpy as np

from numpy.linalg import cholesky

import matplotlib.pyplot as plt

sampleno = 1000;

# 一維正態分佈

# 下面三種方式是等效的

mu = 3

sigma = 0.1

np.random.seed(0)

s = np.random.normal(mu, sigma, sampleno )

plt.subplot(141)

plt.hist(s, 30, normed=true)

np.random.seed(0)

s = sigma * np.random.randn(sampleno ) + mu

plt.subplot(142)

plt.hist(s, 30, normed=true)

np.random.seed(0)

s = sigma * np.random.standard_normal(sampleno ) + mu

plt.subplot(143)

plt.hist(s, 30, normed=true)

# 二維正態分佈

mu = np.array([[1, 5]])

sigma = np.array([[1, 0.5], [1.5, 3]])

r = cholesky(sigma)

s = np.dot(np.random.randn(sampleno, 2), r) + mu

plt.subplot(144)

# 注意繪製的是散點圖，而不是直方圖

plt.plot(s[:,0],s[:,1],'+')

plt.show()

漫談正態分佈的生成

本文作者簡介 王夜笙，就讀於鄭州大學資訊工程學院，感興趣的方向為逆向工程和機器學習，長期從事資料抓取工作 長期與反爬蟲技術作鬥爭 涉獵較廣 技藝不精 詳情請見我的個人部落格 感謝怡軒同學的悉心指導 之前拜讀了靳志輝 rickjin 老師寫的 正態分佈的前世今生 一直對正態分佈懷著一顆敬畏之心，剛好最...

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