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
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2024-02-12 21:26:21
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1、一维随机变量的标准正态分布图1、代码1from scipy.stats import multivariate_normal
# 一维随机变量的标准正态分布图
x = np.linspace(0, 5, 10, endpoint=False)
y = multivariate_normal.pdf(x, mean=0, cov=1)
print(x, y)
plt.plot(x, y)
pl
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
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2023-07-08 18:12:33
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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
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2023-09-22 15:20:03
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# 使用Java生成正态分布噪声
正态分布，又称高斯分布，是统计学中最重要的概率分布之一。它在自然界中广泛存在，许多现象都近似符合正态分布，比如人的身高、智商分布等。在程序设计中，我们通常需要模拟一些随机数据，这时生成符合正态分布的噪声非常有用。本文将介绍如何使用Java生成正态分布噪声，并附上代码示例和理解相关概念的图示。
## 正态分布的基本概念
正态分布的概率密度函数为：
\[
f(
原创
2024-10-20 04:39:31
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Java 高斯分布随机数用Random类中的nextGaussian()方法，可以产生标准正态分布的随机数，其中均值为0，方差为1.而对于\[N(a,\sigma^2)\]即均值为a,标准差为\(\sigma\)的正态分布而言， 使用：\(\sigma\)*random.nextGaussian()+a; 即可. 再具体使用时，注意自己算的是标准差还是方差。Random r = new Rando
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2023-07-08 14:15:04
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上一篇讲了三个典型的离散分布（离散分布概率：几何分布、二项分布和泊松分布），这篇开始进入连续型概率分布，最常用的“正态分布”。1. 连续型概率分布和离散型概率分布离散型概率分布：几何分布、二项分布、泊松分布都是离散型概率分布，一般是求事件出现次数的概率，次数是整数，其取值不是连续的。连续性概率分布：但生活中，还有一类事件，如每个人的身高，其值是连续的，描述这种事件的概率分布就是连续性概率分布，正态
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2023-11-15 09:01:33
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我就废话不多说了，直接上代码吧！# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Jun 22 17:03:16 2017
@author: yunjinqi
E-mail:yunjinqi@qq.com
Differentiate yourself in the world from anyone else.
"""
import pandas as pd
i
# 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
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# 使用Python生成多维正态分布数据
## 引言
在数据科学与统计学中，多维正态分布（也称为多元高斯分布）是一种广泛应用的概率分布。它不仅在理论研究方面有重要意义，也在实际的数据建模与生成中扮演着关键角色。本文将探讨如何使用Python生成多维正态分布数据，并提供详细的代码示例。
## 多维正态分布的基础
多维正态分布是单变量正态分布的扩展。一个n维的多元正态分布可以用以下参数描述：
原创
2024-10-23 05:05:12
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# 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
原创
2024-06-17 05:56:25
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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
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java.util.Random里的nextGaussian()，生成的数值符合均值为0方差为1的高斯/正态分布，即符合标准正态分布。产生数字的范围：任何数都有可能，不过在0左右的数字较多。产生N(a,b)的数：Math.sqrt(b)*random.nextGaussian()+ajdk实现: (Math中地方法都是调用StrictMath来实现的)private double ne
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2023-07-28 11:21:02
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关于正态分布 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution）。正态分布是统计学中一个重要的概率分布方法，在数学、物理及工程等多领域有着广泛的应用场景。日常分析工作中，我们对企业业务进行数据分析时，常常需要监测数据的分布情况。让数据实现正态分布是很有效的监测方式。正态分布图表横轴上一定区间的面积反映该区间的例数占总例数
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2024-01-29 10:24:31
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文章目录一、前言二、正态分布1、代码2、结果三、均匀分布1、代码2、结果四、梯形分布1、简介2、代码3、结果五、其他 一、前言在实验研究和工作中，处理数据是一个不可或缺的步骤。然而，在数据处理软件的开发过程中，经常需要特定的数据，来验证我们的程序。因此，如何创建模拟数据变得极为重要。 在生成模拟数据中，最常见的就是生成一系列特定分布类型的数据，譬如正态分布等。为此，本文将介绍正态分布、均匀分布、
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2023-12-15 13:52:17
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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
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2023-08-24 00:04:05
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来自我的概率论课程项目3，由于是小组作业，我在这里主要分享我个人做的工作（其实也很完整）这个项目3分为成绩计算和统计分析两部分，本文是第一部分成绩计算，第二部分传送门： 低薪小明：概率论3「学生成绩分析」zhuanlan.zhihu.com
老师的任务要求：老师在临近期末时对全班学生平时表现进行了量化评分，评分标准如下： 由于我校有要求最终的成绩成类似
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2024-10-08 12:09:45
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正态分布(Normal distribution)是统计学里最常见的分布之一。In probability theory, the normal (or Gaussian or Gauss or Laplace–Gauss) distribution is a very common continuous probability distribution.正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Mo
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2023-12-01 09:03:55
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我们从高中就开始学正态分布，现在做数据分析、机器学习还是离不开它，那你有没有想过正态分布有什么特别之处？为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开？本文作者专门写了一篇文章，试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。机器学习的世界是以概率分布为中心的，而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布，以及为什么正态分布的使用如此广泛，尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。我会从最
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2023-08-23 11:42:48
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如果一组数据满足正态分布，请问意义是什么，数据有什么特点？1、集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。 2、对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。 3、均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。 4、正态分布有两个参数，即均数μ和标准差σ，可记作N（μ，σ）：均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的
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2024-02-27 08:46:12
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