测试函数中包含t1至t10,t1至t10的范围是[-20,20],用python在定义域范围内随机产生200个t向量,并计算昂贵函数值,用这两百个数据建立高斯模型
时间: 2024-02-20 17:57:38 浏览: 24
好的,您的问题是如何在Python中定义域范围内随机产生200个t向量,并计算昂贵函数值,然后用这两百个数据建立高斯模型。我来为您解答。
首先,我们需要导入一些必要的库:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后,我们可以定义昂贵函数,这里我随机定义一个函数:
```python
def expensive_function(t):
return np.exp(-(t ** 2)) * np.sin(t) + np.random.normal(0, 0.1)
```
接下来,我们可以在定义域范围内随机产生200个t向量,并计算昂贵函数值:
```python
t = np.linspace(-20, 20, 200)
expensive_function_values = [expensive_function(x) for x in t]
```
现在,我们可以用这两百个数据建立高斯模型:
```python
mu, std = norm.fit(expensive_function_values)
```
最后,我们可以画出高斯分布曲线:
```python
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.hist(expensive_function_values, bins=20, density=True, alpha=0.5)
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
def expensive_function(t):
return np.exp(-(t ** 2)) * np.sin(t) + np.random.normal(0, 0.1)
t = np.linspace(-20, 20, 200)
expensive_function_values = [expensive_function(x) for x in t]
mu, std = norm.fit(expensive_function_values)
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
plt.hist(expensive_function_values, bins=20, density=True, alpha=0.5)
plt.show()
```
希望能够帮到您!
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_lunwen.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)