data=np.random.multivariate_normal([0,0], [[1,0],[0,1]], n)

时间: 2024-01-18 22:02:53 浏览: 119
C

数据的随机生成函数random number

您好！感谢您使用 ChitGPT，我会尽力以最佳的方式回答您的问题。针对您的问题，我可以告诉您这段代码是用 Python 生成二维正态分布的随机数据。其中，[0, 0] 是均值，[[1, 0], [0, 1]] 是协方差矩阵，n 是数据点的数量。这段代码可用于生成训练数据或测试数据。如果您还有其他问题，请随时问我。谢谢！
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data = np.random.multivariate_normal([mu_x, mu_y, mu_z], [[sigma_x**2, 0, 0], [0, sigma_y**2, 0], [0, 0, sigma_z**2]], size=len(time)) # 创建3D图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, ...
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data = np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, 0], [0, 1]], size=100) data += np.random.multivariate_normal([3, 3], [[1, 0], [0, 1]], size=100) # 数据预处理 scaler = StandardScaler() data = scaler...

data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000)

This line of code generates a dataset with 1000 observations from a multivariate normal distribution with mean vector 'mean' and covariance matrix 'cov'. Each observation in the dataset contains ...

N=4000 k=4 J=1 sigma=np.eye(k) y=np.zeros(k) f = open('data.txt','w') c=np.random.random(k+1) c[0]*=30 for j in range(0,J): mu=np.random.random(k)*30 A = np.random.multivariate_normal(mu, sigma, N) for n in A: mm=0 for s in n: f.write(str(s)+'\t') y[mm]=s mm=mm+1 z=fun(y,k,c) f.write(str(z)) f.write('\r\n') #\r\n为换行符 f.close()

这段代码的作用是生成一个大小为N=4000，维度...同时，对于每个数据点，都会通过一个函数fun计算出一个标签z，并将数据点和标签写入到一个名为data.txt的文件中。其中，c是一个长度为k的向量，用于控制函数fun的计算。

import numpy as np import random from scipy import stats import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1) a=[] for p in range(1,11): k=8 n=100 Sigma = [[1,0.6+0.04p],[0.6+0.04p,1]] res1 = [] for i in range(1,1001): data=np.random.multivariate_normal(np.zeros(2), Sigma, n) X_data=data[:,0] Y_data=data[:,1] Sx=sorted(X_data) Sy=sorted(Y_data) inter_x=np.arange(min(X_data),max(X_data)+(max(X_data)-min(X_data))/k, (max(X_data)-min(X_data))/k) inter_y=np.arange(min(Y_data),max(Y_data)+(max(Y_data)-min(Y_data))/k, (max(Y_data)-min(Y_data))/k) left_inter_x=np.dot(np.ones((n,1)),inter_x[0:k].reshape(1,k)) right_inter_x=np.dot(np.ones((n,1)),inter_x[1:(k+1)].reshape(1,k)) left_inter_y=np.dot(np.ones((n,1)),inter_y[0:k].reshape(1,k)) right_inter_y=np.dot(np.ones((n,1)),inter_y[1:(k+1)].reshape(1,k)) Data1=np.dot(X_data.reshape(n,1), np.ones((1,k))) Data2=np.dot(Y_data.reshape(n,1), np.ones((1,k))) frequx=(left_inter_x<=Data1)(Data1<right_inter_x) frequy=(left_inter_y<=Data2)(Data2<right_inter_y) frequxy = np.dot(frequx.astype(int).T,frequy.astype(int)) pi=np.sum(frequxy,axis=0)/n pj=np.sum(frequxy,axis=1)/n pij=np.dot(pi.reshape(k,1),pj.reshape(1,k)) A=(frequxy-npij)**2/(npij) A[np.isnan(A)]=0 A[np.isinf(A)]=0 stat1=np.sum(A) res1.append(int(stat1>stats.chi2.ppf(0.95,(k-1)**2))) a[p]=np.mean(res1) plt.plot(a)有哪些错误

data = np.random.multivariate_normal(np.zeros(2), Sigma, n) X_data = data[:, 0] Y_data = data[:, 1] Sx = sorted(X_data) Sy = sorted(Y_data) inter_x = np.arange(min(X_data), max(X_data) + (max(X_...
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import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 一维KDE曲线图 data = [1, 2, 3, 4, 5] sns.kdeplot(data, shade=True) plt.show() # 二维KDE曲线图 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 2, 3, 4, 5] sns.kdeplot(x, y, shade=True) plt.show(),TypeError: kdeplot() takes from 0 to 1 positional arguments but 2 were given

x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=50).T # 合并成一个二维数组 data = np.vstack([x, y]).T # 绘制二维KDE曲线图 sns.kdeplot(data, shade=True) plt.show() 这将生成一个二维KDE曲线图...

以错分样本到判别界面距离之和（成正比）作为准则，实现线性分类器 梯度下降法最小化准则函数，基本思想： 从一个随意选择的权向量a(1)开始，计算J(a)在a(1)处的梯度向量▽J(a(1))。下一个值a(2)由从a(1)出发，向负梯度（最速下降）方向移动一段距离而得到。如此迭代，直至收敛到J(a)的极小值。通常，在a(k)处通过下式得到a(k+1)： a(k+l)=a(k)-n(k)▽j(a(k)) 基本梯度下降法流程 Algorithm 1 (Basic gradient descent) 1 begin initialize a,criterion θ,n(.),k = 0 2 dok <—k+ 1 8 a <—a-n(k)▽.J(a) 4 until n(k)▽J(a)<θ 5 return a 6 end 数据集：自己生成一个样本总数为20的两类数据集，每类分别为10个样本。

data1 = np.random.multivariate_normal(mean1, cov1, 10) # 生成第二类数据 mean2 = np.array([2, 2]) cov2 = np.array([[1, 0], [0, 1]]) data2 = np.random.multivariate_normal(mean2, cov2, 10) # 将两类数据...

用python编写可以生成数据x,y的代码;数据x为二维3模态数据，且x属于高斯混合分布，y为单输出，y=ax+b,a为（0，1,2）T，b=0.5

x = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000) # 生成单输出y数据 a = [random.choice([0, 1, 2]) for i in range(1000)] b = 0.5 y = [a[i] * b for i in range(1000)] return x, y x, y = ...

多元Kolmogorov-Smirnov检验（Multivariate Kolmogorov-Smirnov Test）：它将每个维度的样本数据转换为累积分布函数（CDF），然后比较理论分布与样本分布之间的差异。多元Kolmogorov-Smirnov检验可以同时检验多个维度的拟合优度，但需要注意的是，如果各个维度之间存在相关性，那么这种方法可能会出现偏差。这个的代码

data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=100) # 构建多维正态分布的累积分布函数 cdf = multivariate_normal(mean, cov).cdf # 进行多元Kolmogorov-Smirnov检验 d, pval, pval_corr, reject = ...

1. 写程序产生2维空间的样本点。第一类样本服从均值,协方差矩阵为，第二类样本服从均值,协方差矩阵为，两类的先验概率相等，并画出散布图； 2. 实现贝叶斯分类器，并使用它对产生的数据分类，并画出决策边界； 3. 产生100个测试样本，计算误差。

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X5 = np.random.multivariate_normal(mean1, cov1, size=100) mean2 = [3, 3] cov2 = [[1, 0], [0, 1]] X6 = np.random.multivariate_normal(mean2, cov2, size=100) # 生成两组高斯分布的数据(线性不可分) mean3 =...

1.设正态分布的均值分别为 和 ，协方差矩阵均为0.2I，先验概率相等，决策表为 。编写程序，由正态分布生成各1000个二维向量的数据集，利用其中的800个样本，采用最大似然估计方法估计样本分布的参数，利用最小风险贝叶斯决策方法对其余200个样本进行决策，并计算识别率。

data = np.random.multivariate_normal(means=[mean1, mean2], cov=covariance, size=num_samples) return data train_data, test_data = train_test_split(generate_data(1000), test_size=0.2) 4. **最大...

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