拉丁超立方抽样的代码

很抱歉，根据提供的引用内容，无法提供拉丁超立方抽样的代码。引用提到了拉丁超立方抽样（LHS）是一种完全不同的抽样方式，但并没有提供具体的代码实现。引用提到了基于拉丁超立方抽样和样本削减的方法可以对风光出力以及负荷进行预测，并且代码非常详实，但是并没有提供具体的代码。如果您需要相关代码，建议您在搜索引擎或相关学术论坛上进行搜索或提问。

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拉丁超立方抽样代码python

拉丁超立方抽样（Latin Hypercube Sampling）是一种常用的设计实验的方法。它可以使样本点均匀地分布在多维空间中，从而减少了实验的次数，提高了实验效率。

在Python中，可以使用SciPy库中的lhs函数来生成拉丁超立方抽样样本。以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.stats import uniform
from scipy.stats import norm
from scipy.stats import gamma

def generate_lhs_samples(dim, n_samples):
    """
    生成拉丁超立方抽样样本
    :param dim: 样本维度
    :param n_samples: 样本数
    :return: 拉丁超立方抽样样本
    """
    # 生成均匀分布的样本点
    samples = uniform.rvs(size=(n_samples, dim))
    
    # 对每一列进行乱序操作
    for i in range(dim):
        samples[:, i] = np.random.permutation(samples[:, i])
    
    return samples

if __name__ == '__main__':
    # 生成3维，100个样本的拉丁超立方抽样样本
    samples = generate_lhs_samples(3, 100)
    print(samples)

在这个示例代码中，我们使用了SciPy库中的uniform.rvs函数来生成0到1之间的均匀分布随机数，并对每一列进行了乱序操作，从而得到了拉丁超立方抽样样本。

matlab 拉丁超立方抽样代码

根据引用[2]，提供了如何使用拉丁超立方抽样方法模拟负荷不确定性的代码。以下是一个示例：

% 设置参数
n = 1000; % 抽样点数
d = 3; % 变量维度

% 生成拉丁超立方抽样点
X = lhsdesign(n, d);

% 将抽样点映射到指定的分布函数
% 这里以正态分布为例
mu = [0 0 0]; % 均值
sigma = [1 1 1]; % 标准差
Y = norminv(X, mu, sigma);

% 输出抽样结果
disp(Y);

这段代码使用了Matlab内置的`lhsdesign`函数生成拉丁超立方抽样点，并使用`norminv`函数将抽样点映射到正态分布。你可以根据需要修改均值和标准差来适应不同的分布函数。