पायथन

Question

में 3 डी गाऊसी वितरण उत्पन्न करना मैं पायथन में गॉसियन वितरण उत्पन्न करना चाहता हूं जिसमें एक्स और वाई आयाम स्थिति को इंगित करते हैं और जेड आयाम एक निश्चित मात्रा की परिमाण को दर्शाता है।

वितरण का अधिकतम मूल्य 2e6 और मानक विचलन सिग्मा = 0.025 है।

MATLAB में मैं के साथ ऐसा कर सकते हैं:

x1 = linspace(-1,1,30); 
x2 = linspace(-1,1,30); 

mu = [0,0]; 
Sigma = [.025,.025]; 

[X1,X2] = meshgrid(x1,x2); 
F = mvnpdf([X1(:) X2(:)],mu,Sigma); 
F = 314159.153*reshape(F,length(x2),length(x1)); 
surf(x1,x2,F); 

अजगर में, क्या मैं अब तक है:

x = np.linspace(-1,1,30) 
y = np.linspace(-1,1,30) 

mu = (np.median(x),np.median(y)) 

sigma = (.025,.025) 

एक Numpy समारोह numpy.random.multivariate_normal क्या माना जाता है कि क्या कर सकते हैं नहीं है MATLAB के mvnpdf जैसा ही है, लेकिन मैं documentation को कम करने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। विशेष रूप से numpy.random.multivariate_normal द्वारा आवश्यक covariance मैट्रिक्स प्राप्त करने में।

Answer 1

scipy 0.14 के रूप में, आप scipy.stats.multivariate_normal.pdf() उपयोग कर सकते हैं:

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.multivariate_normal.html

import numpy as np 
from scipy.stats import multivariate_normal 

x, y = np.mgrid[-1.0:1.0:30j, -1.0:1.0:30j] 
# Need an (N, 2) array of (x, y) pairs. 
xy = np.column_stack([x.flat, y.flat]) 

mu = np.array([0.0, 0.0]) 

sigma = np.array([.025, .025]) 
covariance = np.diag(sigma**2) 

z = multivariate_normal.pdf(xy, mean=mu, cov=covariance) 

# Reshape back to a (30, 30) grid. 
z = z.reshape(x.shape)