python 正态分布 模式识别

正态分布是一种常见的概率分布，也被称为高斯分布。在Python中，可以使用NumPy库的random模块中的multivariate_normal函数来生成正态分布的随机样本。该函数的用法是：

numpy.random.multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid='warn', tol=1e-8)

其中，mean表示多元正态分布的均值向量，cov表示多元正态分布的协方差矩阵，size表示要生成的随机样本的数量。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0], [0, 1]]
samples = np.random.multivariate_normal(mean, cov, size=10)
print(samples)

上述代码生成了一个均值为[0, 0]，协方差矩阵为[[1, 0], [0, 1]]的10个随机样本。