多元正态分布 resample
时间: 2023-10-19 19:06:27 浏览: 34
多元正态分布(Multivariate Normal Distribution)是指多维随机变量满足联合正态分布的情况。在实际应用中,我们有时需要从一个多元正态分布中进行抽样,这个过程称为resample(重抽样)。
重抽样是指从现有样本中提取新的样本,以减少样本偏差。在多元正态分布的情况下,重抽样可以采用如下步骤:
1. 计算原样本的均值向量和协方差矩阵。
2. 从一个均值为0、协方差为单位矩阵的多元正态分布中抽取n个样本,n为原样本的大小。
3. 计算新样本的均值向量和协方差矩阵。
4. 利用新的均值向量和协方差矩阵进行抽样,得到重抽样后的样本。
需要注意的是,重抽样可能会引入新的偏差,因此需要在实际应用中进行充分的评估和调整。
相关问题
pandas resample
Pandas中的resample是对原样本重新处理的一个方法,用于重新采样时间序列数据。通过resample方法,可以方便地对常规时间序列数据进行重新采样和频率转换。
在使用resample方法时,可以使用不同的参数来指定重新采样的频率,例如使用'sum'方法来对时间序列数据进行求和操作。此外,也可以使用apply方法传递一个自定义函数来对时间序列数据进行处理。
对于已弃用的loffset参数,可以使用from pandas.tseries.frequencies import to_offset来替换。这个参数可以用于对重新采样后的时间索引进行偏移调整。例如,可以使用to_offset(loffset)来调整重新采样后的时间索引的偏移量。
综上所述,pandas的resample方法提供了一种便捷的方式来对时间序列数据进行重新采样和频率转换,可以通过使用不同的参数和自定义函数来实现不同的处理需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas中resample方法详解](https://blog.csdn.net/weixin_40426830/article/details/111512471)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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python resample
Python中的resample函数是用于对时间序列数据进行重采样的函数。它可以将时间序列数据从一个时间频率转换为另一个时间频率。例如,将每天的数据转换为每周的数据或每月的数据。resample函数可以对数据进行聚合操作,例如求和、平均值、最大值、最小值等。
resample函数的语法如下:
```python
DataFrame.resample(rule, axis=, closed=None, label=None, convention='start', kind=None, loffset=None, base=None, on=None, level=None)
```
其中,参数rule是重采样的规则,可以是字符串、日期偏移量或时间段。axis参数指定要重采样的轴,默认为,即行轴。closed参数指定重采样区间的闭合方式,label参数指定重采样区间的标签方式。convention参数指定重采样区间的起始点或结束点。kind参数指定重采样的方法,例如求和、平均值等。loffset参数指定重采样后的时间偏移量。base参数指定重采样的基准时间。on参数指定要重采样的列名。level参数指定要重采样的层级。
使用resample函数可以方便地对时间序列数据进行重采样和聚合操作,从而得到更高层次的数据分析结果。