Python如何生成服从多元正态分布的随机变量？

Python如何生成服从多元正态分布的随机变量？

Abstract

机器学习研究经常需要进行模拟实验，生成服从多元正态分布、混合高斯分布的样本是一个基本功。至今在CSDN上很少发现有这样现成的代码可以直接用。本文进行了系统介绍。

使用的第三方库

np.random.multivariate_normal

具体实现

import numpy as np
if __name__ == '__main__':
    mean = [1, 2]
    cov = [[1, 0],
           [0, 1]]
    x = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 4) # 参数4表示生成随机变量的个数
    print(x)

结果如下

[[ 0.03211619  2.0326663 ]
 [ 1.62924265  0.42447205]
 [-1.55604645  3.47612461]
 [ 1.96589567  3.32996118]]

生成混合高斯分布

todo

参考文献

[1] https://www.cnblogs.com/yangzepeng/p/10961480.html