• 生成服从二元标准正态分布的二维数据 (二维数据),通过散点图画出二维数据。
时间: 2024-05-09 14:17:58 浏览: 11
好的,我可以回答这个问题。要生成服从二元标准正态分布的二维数据,可以使用NumPy库的random模块中的multivariate_normal()函数。以下是代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0], [0, 1]]
data = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 1000)
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1])
plt.show()
```
这段代码会生成1000个服从二元标准正态分布的二维数据,并通过散点图展示出来。希望能帮到你!
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numpy高斯分布生成圆形散点二维数据
可以使用numpy中的random模块生成高斯分布的随机数,然后将这些随机数作为二维平面上的点的坐标,就可以生成圆形散点二维数据。具体实现可以参考以下代码:
import numpy as np
# 生成高斯分布的随机数
mean = [, ]
cov = [[1, ], [, 1]]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 100).T
# 将随机数作为二维平面上的点的坐标
data = np.vstack((x, y)).T
# 绘制散点图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(data[:, ], data[:, 1])
plt.show()
二维正态分布matlab代码
二维正态分布的Matlab代码可以使用mvnrnd函数生成随机的正态分布二维矩阵,然后使用scatter或plot函数绘制出来。以下是一个简单的例子:
```
mu = [0 0]; % 期望均值
sigma = [1 0.5; 0.5 2]; % 协方差矩阵
r = mvnrnd(mu, sigma, 100); % 生成100个样本
scatter(r(:,1), r(:,2)); % 绘制散点图
```
在这个例子中,我们使用了期望均值为[0,0],协方差矩阵为[[1,0.5],[0.5,2]]的二维正态分布生成了100个样本,并使用scatter函数绘制了散点图。你也可以使用plot函数绘制连续的曲线图。