最近在学习tensorflow,发现tensorflow有许多API，而且有一些API都是实现同一种功能的，但是可以采用的API有很多种。为此在看的时候也做一些记录，方便自己以后复习。不同的API具有的扩展功能也不同 在看代码的时候发现建模的会有随机数生成的函数，发现一共有三种不同的生成方式，接下来举几个例子来验证下自己的tf.random_normal()tf.random_no
转载
2023-07-08 18:12:33
240阅读
多元正态分布(多元高斯分布)直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下：这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样时也就是采样的中心点。而协方差矩阵在多维上形式较多。协方差矩阵一般来说，协方差矩阵有三种形式，分别称为球形、对角和全协方差。以二元为例：为了方便展示不同协方差矩阵的效果，我们以二维为例。(书上截的图，凑活着看吧，是在不想画图了)其实从这个图上可
转载
2023-08-24 00:04:05
127阅读
正态分布、正态分布采样及Python实现多元正态分布(多元高斯分布)协方差矩阵协方差分解变量的线性变换(正态分布采样原理)python实现参考文献 多元正态分布(多元高斯分布)直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下：其中代表每个维度上的均值，是一个维的向量，而代表协方差矩阵，是一个正定矩阵。上述公式可简写为：这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样
# 生成正态分布序列的方法
## 概述
在Python中，我们可以使用NumPy库来生成正态分布序列。正态分布又称高斯分布，是一种非常常见的概率分布，在统计学和自然科学领域都有广泛的应用。本文将教你如何使用Python生成正态分布序列。
## 整体流程
以下是生成正态分布序列的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入NumPy库 |
| 2 | 设
随机正态分布本文采用Python库numpy生成随机正态分布。其中均值和方差均使用伪随机生成方式。代码如下import numpy as np
#使用np.eye(2)生成单位矩阵,然后乘以一个随机生成得均匀分布值组成单位矩阵得值
x0 = np.random.multivariate_normal(np.random.uniform(-50,50,2), np.eye(2)*np.random.
转载
2023-07-06 22:48:40
444阅读
# 生成正态分布的数组
在数据分析和机器学习领域，我们经常需要使用正态分布（也称为高斯分布）来生成随机数。正态分布是自然界中最常见的分布之一，它的形状呈钟形曲线，均值位于中心，标准差决定了曲线的宽窄。在Python中，我们可以使用numpy库来生成正态分布的数组。
## 正态分布的概念
正态分布是一种连续的概率分布，其概率密度函数（Probability Density Function,
标准正态分布的概率密度公式正态分布概率密度公式多元正态分布的概率密度公式上式为 x 服从 k 元正态分布，x 为 k 维向量；|Σ| 代表协方差矩阵的行列式。二维正态分布概率密度函数为钟形曲面，等高线是椭圆线族，并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布，如图 numpy生成一个服从多元正态分布的数组multivariate_normal(mean, cov, size=None,
转载
2023-06-05 22:58:30
289阅读
高斯判别分析算法及其python实现 高斯判别分析算法（Gaussian discriminat analysis） 高斯判别算法是一个典型的生成学习算法（关于生成学习算法可以参考我的另外一篇博客）。在这个算法中，我们假设p(x|y)服从多元正态分布。 注：在判别学习算法中，我们假设p(y|x)服从一维正态分布，这个很好类比，因为在模型中输入数据X通常是拥有很多维度的，所以对于X的条件概率建
总体来说，numpy.random模块分为四个部分，对应四种功能：1. 简单随机数： 产生简单的随机数据，可以是任何维度2. 排列：将所给对象随机排列3. 分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等4. 生成器：种随机数种子，根据同一种子产生的随机数是相同的以下是详细内容以及代码实例：（以下代码默认已导入numpy：import numpy as np ）1. 生成器电脑产生随机数需要明白以下几点：（
转载
2023-09-15 09:06:42
651阅读
1评论
# Python生成多元正态分布数据
## 简介
正态分布（也称为高斯分布）是统计学中最常见的分布之一，广泛应用于各个领域。多元正态分布是正态分布的一种扩展，用于描述多个变量之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python生成多元正态分布数据，并提供相应的代码示例。
## 什么是多元正态分布？
多元正态分布是一个具有两个或更多维度的正态分布。它的特点是每个维度都有自己的均值和方差，并且
原创
2023-09-12 07:50:04
497阅读
# 生成正态分布的数据
正态分布（Normal Distribution），又称高斯分布（Gaussian Distribution），是概率论中最重要的连续型概率分布之一。正态分布的图形呈钟型，左右对称，中心峰集中，标准差越大，曲线越矮胖。在实际应用中，正态分布被广泛用于描述各种自然现象和数据分布。
## 如何生成正态分布的数据
在Python中，我们可以使用`numpy`库来生成正态分布
# Python随机生成正态分布列表
## 引言
正态分布（又称为高斯分布）是统计学中最常见的概率分布之一。它具有钟形曲线形状，以其对称性和稳定性而闻名。正态分布在各个领域中都有广泛的应用，例如金融、生物学、物理学等。
在本文中，我们将介绍如何使用Python生成正态分布的随机数列表。我们将使用Python中的NumPy库来生成随机数，并使用Matplotlib库来可视化生成的数据。
##
# 批量生成CPK正态分布
CPK（Process Capability Index）是一种用来评估过程稳定性和一致性的指标，它可以帮助我们了解一个过程是否符合要求。在质量管理和制造领域中，CPK指数是非常重要的。
在Python中，我们可以使用numpy库来生成正态分布的随机数，然后根据这些随机数计算CPK指数。下面就让我们来学习如何批量生成CPK正态分布。
## 生成正态分布数据
首先
randn产生标准正态分布N(0,1)如果你想生成均值为a，方差为b的非标准正态分布N(a,b)，则为：a+b*randn(m,n)。其中：m为行数，n为列数。lognrnd产生对数正态分布随机数mvnrnd产生多元正态分布随机数...
原创
2022-06-09 10:38:30
1103阅读
使用LTspice进行蒙特卡罗分析后，得到的样本数据存储在Log文件中。然而LTspice没有相应的后处理工具，比如查找极值，计算数学期望和标准差，画直方图和正态分布图等。 我基于开源库（其他博客中提到过，感兴趣的可以去研究研究）做了一个GUI，LTspiceLogParserUtils，可以对分析后的数据进行后处理。软件是用Python做的，有一些Bug，但功能基本够用了，暂时也没太多精
## 用均匀分布生成正态分布的方法
在统计学中，正态分布是一种常见的概率分布，也被称为高斯分布。而均匀分布是在一个范围内各个数值出现的概率均等的分布。我们可以利用均匀分布生成正态分布的方法来模拟正态分布的数据。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD;
start[开始] --> generate_data[生成均匀分布数据];
generate_da
概率统计思维1、随机变量2、概率分布3、离散概率分布4、连续概率分布什么是随机变量？随机变量是指随机事件的数量表现。例如，对于随机事件“明天是否下雨”，其结果是下雨或者不下雨，我们可以将下雨定义为1，不下雨定义为0，那么这里所说的明天是否下雨的结果就是随机变量，它的取值是0和1。什么是概率分布？数据在统计图中的形状，叫做它的分布，概率分布就是随机事件发生的各种概率在统计图中的形状。离散概率分布和连
正态分布（Normal Distribution）1、正态分布是一种连续分布，其函数可以在实线上的任何地方取值。2、正态分布由两个参数描述：分布的平均值μ和方差σ2 。3、正态分布的取值可以从负无穷到正无穷。3、Z-score 是非标准正态分布标准化后的x 即 z = （x−μ） / σ#显示标准正态分布曲线图1 import numpy as np
2 import scipy.stats a
转载
2023-05-27 16:45:37
641阅读
概述Seaborn是Python流行的数据可视化库Seaborn结合了美学和技术,这是数据科学项目中的两个关键要素了解其Seaborn作原理以及使用它生成的不同的图表介绍一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出，层次很好地融合在一起，整个轮廓流动，整个程序不仅有一个很好的美学质量，它也为我们提供了有意义的技术洞察力。这在数据科学中非常重要，因为我们经常处理大量杂乱的数据。对于数据科学家来说
1)生成随机数import numpy as np #导入库
random3 = numpy.random.randn(10000) #随机生成10000个服从正态分布的随机数2)结果验证import seaborn as sns #使用seaborn 库画直方图验证结果
sns.set_palette("hls") #设置所有图的颜色，使用hls色彩空间
sns.distplot(random3
转载
2023-07-01 01:39:21
610阅读
