python中这个是什么意思：np.random.multivariate_normal(np.zeros(2), R1)

时间: 2023-06-06 20:04:35 浏览: 189
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Multivariate_GARCH.zip_-baijiahao_CCC-GARCH模型_garch_multivariate

这是在python中使用numpy库中生成给定均值和协方差的多元正态分布的函数，np.random.multivariate_normal(np.zeros(2), R1)生成了两个随机变量的二维数组，均值为[0,0]，协方差矩阵为R1。
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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 ...

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成线性可分的数据mean1 = [0, 0]mean2 = [2, 2]cov = [[1, 0], [0, 1]]x1, y1 = np.random.multivariate_normal(mean1, cov, 100).Tx2, y2 = np.random.multivariate_normal(mean2, cov, 100).Tplt.scatter(x1, y1, c='r')plt.scatter(x2, y2, c='b')plt.show()

这段代码是用 Python 生成了两组二维高斯分布的数据，并将它们画在图像上。其中第一组数据的均值是 [0, 0]，方差协方差矩阵是单位矩阵，共生成了 100 个样本；第二组数据的均值是 [2, 2]，方差协方差矩阵也是单位...

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，维度为k=4的数据集，其中每个数据点都是从一个均值为mu，协方差矩阵为sigma的多元正态分布中采样得到的。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...

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

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...

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from itertools import product from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier n_points = 100 X1 = np.random.multivariate_normal([1,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X2 = np.random.multivariate_normal([2,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X = np.concatenate([X1,X2]) y = np.array([0]*n_points + [1]*n_points) print (X.shape, y.shape) clfs = [] neighbors = [1,3,5,9,11,13,15,17,19] for i in range(len(neighbors)): clfs.append(KNeighborsClassifier(n_neighbors=neighbors[i]).fit(X,y)) x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1)) f, axarr = plt.subplots(3, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(15, 12)) for idx, clf, tt in zip(product([0, 1, 2], [0, 1, 2]), clfs, ['KNN (k=%d)' % k for k in neighbors]): Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) axarr[idx[0], idx[1]].contourf(xx, yy, Z, alpha=0.4) axarr[idx[0], idx[1]].scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=20, edgecolor='k') axarr[idx[0], idx[1]].set_title(tt) plt.show()帮我逐句解析代码

X2 = np.random.multivariate_normal([2,50], [[1,0],[0,10]], n_points) X = np.concatenate([X1,X2]) y = np.array([0]*n_points + [1]*n_points) 这里，我们生成了两个高斯分布，其中一个的均值为 (1, 50)，...

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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def _move(pars, sigpars, all_pars, prng): """ Adaptive move """ nu = np.unique(all_pars[:, 0]).size npars = pars.size # Accumulate at least as many *accepted* moves as the # elements of the covariance matrix before computing it. if nu > npars*(npars + 1.)/2.: eps = 0.01 diag = np.diag((sigpars*eps)**2) cov = 2.38**2/npars*(np.cov(all_pars.T) + diag) pars = prng.multivariate_normal(pars, cov) else: pars = prng.normal(pars, sigpars) return pars

这段代码是实现了自适应步长的Metropolis-Hastings(MH)算法中的移动步骤。在MH算法中，通过接受或拒绝一些随机选择的移动，来生成目标分布(通常是后验分布)的样本。在移动步骤中，它根据过去的采样结果，自适应地...

M=npr.multivariate_normal(mean=np.zeros((2,)),cov=corr_mat,size=50*50),r如何吧M拆成竖着的两列

M = np.random.multivariate_normal(mean=np.zeros((2,)), cov=corr_mat, size=(50, 50)) # 将M拆成两列 M1 = M[:, 0].reshape((-1, 1)) M2 = M[:, 1].reshape((-1, 1)) # 打印结果 print("M1 shape:", M1.shape) ...

function [c,y] = aPCE(po,input,input_mc) % input: number of variables (raw) x number of data (column) % number of random variables [nrv,~] = size(input); % multi index alpha = multi_index(nrv,po); % number of samples to make an aPCE model ns_param = 2; num_pol_term = length(alpha); % number of polynomial basis functions ns = ns_param*num_pol_term; % allocate input x1 = input(1,:); x2 = input(2,:); x3 = input(3,:); % training samples % inputs x1_sample = datasample(input(1,:),ns,'Replace',true); x2_sample = datasample(input(2,:),ns,'Replace',true); x3_sample = datasample(input(3,:),ns,'Replace',true); % output y_sample = ishigami([x1_sample;x2_sample;x3_sample]); y_sample = y_sample'; % MCS samples x1_mc = input_mc(1,:); x2_mc = input_mc(2,:); x3_mc = input_mc(3,:); % coefficients of polynomial basis functions for cp = 0:po c1 = aPCE_coef(cp,x1); c2 = aPCE_coef(cp,x2); c3 = aPCE_coef(cp,x3); Psi1(cp+1,:) = polyval(c1,x1_sample); Psi2(cp+1,:) = polyval(c2,x2_sample); Psi3(cp+1,:) = polyval(c3,x3_sample); Psi1_mc(cp+1,:) = polyval(c1,x1_mc); Psi2_mc(cp+1,:) = polyval(c2,x2_mc); Psi3_mc(cp+1,:) = polyval(c3,x3_mc); end % multivariate polynomial function for j = 1:num_pol_term Psi(:,j) = Psi1( alpha(j,1)+1,: ).*Psi2( alpha(j,2)+1,: ).*Psi3( alpha(j,3)+1,: ); Psi_mc(:,j) = Psi1_mc( alpha(j,1)+1,: ).*Psi2_mc( alpha(j,2)+1,: ).*Psi3_mc( alpha(j,3)+1,: ); end % PCE coefficients by ordinary least square c = double( lscov(Psi, y_sample) ); % MCS y = Psi_mc*c;

这段代码是用于实现基于多项式混沌展开（aPCE）的模型训练和预测。下面是代码的主要步骤解释： 1. 获取输入变量的数量和样本数据的数量。 2. 使用多重指标函数计算多重指标 alpha。 3. 定义用于构建 aPCE 模型的...

npr.multivariate_normal

samples = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000) print(samples) This will generate 1000 random samples from a multivariate normal distribution with mean [0, 0] and covariance matrix [[1,...

One way to create a multivariate model is to: 1. Rank the independent variables by correlation, then create a linear model using the independent variable with the highest correlation. Measure the training and testing accuracy. 2. Add in the independent variable with the next highest correlation and create a new linear model. Measure the training and testing accuracy. 3. Stop when either accuracy score levels off or goes down.follow the steps above to create models with one, two and three independent variables, printing the training and testing accuracy each time. Note that you have to run _train_test_split_ for each model. Set the _random_state_ parameter in _train_test_split_ to 0 each time.

# Step 2: Add the independent variable with the next highest correlation and create a new linear model X = data[['X1', 'X2']] # Add the independent variable with the next highest correlation # Repeat ...

怎么用np.random.normal生成二维高斯噪声

可以使用np.random.normal()函数来...在上面的代码中，我们通过np.random.multivariate_normal()函数生成了100个二维高斯噪声样本，均值为$[0, 0]$，协方差矩阵为单位矩阵。最终生成的样本矩阵形状为(100, 2)。

R = np.linalg.cholesky(Sigma) s = np.dot(R, np.random.randn(D, N)) + mu return s

# This code generates random samples from a multivariate normal distribution with a given mean vector and covariance matrix. # It first calculates the Cholesky decomposition of the covariance matrix ...

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