如何在python中从N个不同的正态分布中采样M次？在处理时间方面有没有“更快”的方法？
在Python中从N个不同的正态分布中采样M次，可以使用NumPy库中的random模块来实现。具体步骤如下：
- 导入NumPy库：
import numpy as np - 定义正态分布的参数：均值（mean）和标准差（standard deviation）。假设有N个正态分布，可以将均值和标准差存储在两个列表中，例如：
- 定义正态分布的参数：均值（mean）和标准差（standard deviation）。假设有N个正态分布，可以将均值和标准差存储在两个列表中，例如：
- 使用NumPy的random模块中的normal函数来从每个正态分布中采样M次。可以使用列表推导式来实现：
- 使用NumPy的random模块中的normal函数来从每个正态分布中采样M次。可以使用列表推导式来实现：
- 最终的采样结果将存储在一个二维数组中，每一行代表一个正态分布的采样结果。
关于处理时间方面是否有更快的方法，可以考虑使用并行计算来加速采样过程。可以使用Python的multiprocessing库或者并行计算框架（如Dask、Ray等）来实现并行采样。具体步骤如下：
- 导入必要的库：
import numpy as np和from multiprocessing import Pool - 定义一个函数，用于从单个正态分布中采样M次。函数的输入参数为正态分布的均值和标准差，输出为采样结果。
- 定义一个函数，用于从单个正态分布中采样M次。函数的输入参数为正态分布的均值和标准差，输出为采样结果。
- 定义一个函数，用于并行采样。函数的输入参数为正态分布的均值列表、标准差列表和采样次数M，输出为采样结果的二维数组。
- 定义一个函数，用于并行采样。函数的输入参数为正态分布的均值列表、标准差列表和采样次数M，输出为采样结果的二维数组。
- 调用parallel_sampling函数进行并行采样：
- 调用parallel_sampling函数进行并行采样：
这种方法利用了多个进程同时进行采样，可以加速采样过程，特别是当N和M较大时。
注意：以上代码示例中未提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，如有需要，请自行查阅腾讯云文档或咨询腾讯云官方支持。
相关·内容
1回答
利用蟒蛇的数据对正态分布进行采样
python、pandas
我试着用存储在熊猫DataFrames中的平均值和标准差从正态分布中抽取样本。
例如：
means= numpy.arange(10)
means=means.reshape(5,2)
生产：
0 1
0 0 1
1 2 3
2 4 5
3 6 7
4 8 9
以及：
sts=numpy.arange(10,20)
sts=sts.reshape(5,2)
生产：
0 1
0 10 11
1 12 13
2 14 15
3 16 17
4 18 19
我将如何产生另一只熊猫的数据，具有相同的形状，但使用相应的平均值和标准差从正态分布中
浏览 3提问于2016-03-18得票数 3
回答已采纳
2回答
用于numpy数组的F字符串格式
numpy、formatting、pixel
下面是我的代码片段。它打印图像像素的平均值和标准差。
from numpy import asarray
from PIL import Image
import os
os.chdir("../images")
image = Image.open("dubai_2020.jpg")
pixels = asarray(image)
pixels = pixels.astype("float32")
means, stds = pixels.mean(axis=(0, 1), dtype="float64"), pixels
浏览 0提问于2020-02-13得票数 7
2回答
每行标准偏差不同的Numpy数组
python、numpy、vectorization、gaussian、normal-distribution
我想得到一个NxM矩阵，其中每行的数字是从不同的正态分布(相同的mean，但不同的标准差)产生的随机样本。以下代码起作用：
import numpy as np
mean = 0.0 # same mean
stds = [1.0, 2.0, 3.0] # different stds
matrix = np.random.random((3,10))
for i,std in enumerate(stds):
matrix[i] = np.random.normal(mean, std, matrix.shape[1])
但是，这段代码并不十分有效，因为涉及到一个for循环。有
浏览 0提问于2019-04-22得票数 5
回答已采纳
2回答
在一组不带for循环的坐标系周围生成随机数
python、numpy、array-broadcasting、numpy-random
我有一组坐标平均值(3D)和一组标准差(3D)，它们是这样得到的：
means = [[x1, y1, z1],
[x2, y2, z2],
...
[xn, yn, zn]]
stds = [[sx1, sy1, sz1],
[sx2, sy2, sz2],
...
[sxn, syn, szn]]
所以问题是Nx3
我希望使用np.random.normal()随机生成1000个坐标样本集(Nx3x1000)。目前，我使用for循环生成示例：
for i in range(0,1000
浏览 5提问于2017-05-23得票数 2
回答已采纳
2回答
Scikit-学习均值附近随机值的自定义计算机
python、scikit-learn
我想创建一个自定义计算器，用NaN值所在列的mean - std和mean + std范围内的随机值替换数据中的NaN值。 这是我到目前为止使用的输入机的代码： class GroupImputer(BaseEstimator, TransformerMixin):
def fit(self, X, y=None):
X = check_array(X, force_all_finite=False)
self.means = np.nanmean(X, axis=0)
self.stds = np.nanstd(X, axis=0)
浏览 37提问于2020-10-19得票数 1
回答已采纳
1回答
for循环；样本中位数；重复随机抽样
python、matplotlib、plot、statistics
repeat = 50
samplesize = 14
samplesize_list = [2, 5, 7]
std_list = [10, 20, 30]
mean_list = [1000, 2000, 3000]
repeat_median = np.empty(repeat, dtype = float)
for j in range(len(samplesize_list)):
size = samplesize_list[j]
for z in range(len(std_list)):
std_list = std_list[z]
浏览 2提问于2018-09-16得票数 0
2回答
为了在torch中从中提取样本，我如何才能构建一个未知分布的良好近似值？
statistics、pytorch、distribution、sample、estimation
假设我只有来自分布的随机样本，没有其他数据-例如数字列表- [1,15,30,4,etc.]。估计分布的最佳方法是什么，以便在pytorch中从中提取更多样本？
我目前假设所有样本都来自正态分布，并仅使用样本的均值和标准差来构建它并从中提取。然而，该函数可以是任何分布的。
samples = torch.Tensor([1,2,3,4,3,2,2,1])
Normal(samples.mean(), samples.std()).sample()
浏览 3提问于2019-07-04得票数 0
3回答
创建一个具有预定均值和标准差的数组
python、arrays、numpy、mean
我正在尝试使用Numpy创建一个具有预定平均值和标准差值的数组。该数组需要其中的随机数。
到目前为止，我可以生成一个数组并计算平均值和标准差。但无法获取要由值控制的数组：
import numpy as np
x = np.random.randn(1000)
print("Average:")
mean = x.mean()
print(mean)
print("Standard deviation:")
std = x.std()
print(std)
如何通过均值和标准差控制数组的值？
浏览 0提问于2018-05-04得票数 8
1回答
重复随机抽样(子总体)
python、statistics
我想对样本大小为90的样本进行400次重复随机抽样(即400种不同的抽样结果)。然而，问题变得复杂起来，因为1800 (n_pop)的总群体由3个不同的子群体(300,500,1000)组成，每个子群体在(std_list)和(mean_list)中围绕各自的标准差和平均值呈正态分布。
也就是说，子总体300 (sub_pop = 300)在标准发展版本40附近呈正态分布，平均值为50，依此类推。此外，每个子总体在样本大小中的比例必须与总总体(n_pop)中的比例成比例，我已经将其硬编码为samplesize = 10，30，50。
也就是说，我希望从sub_pop 300随机生成的样本大小为
浏览 4提问于2018-09-20得票数 0
1回答
在numpy中对5行重复块重复计算
python、python-3.x、numpy
我有一个数组，这是一个小样本。它重复测量5次，我想将这些五行的块整理成一个新的数组，其中五行的每个块现在是一行，给出了五个起始行的均值、中值和标准差。
data =
[[1, 9, 66, 74, -0.274035]
[1, 9, 66, 74, -0.269245]
[1, 9, 66, 74, -0.271161]
[1, 9, 66, 74, -0.269245]
[1, 9, 66, 74, -0.266370]
[2, 10, 65, 73, 0.085277]
[2, 10, 65, 73, 0.086235]
[2, 10, 65, 73, 0.090068]
[2, 10,
浏览 1提问于2017-09-07得票数 0
回答已采纳
4回答
在r(MATLAB中给出的代码)中用双高斯混合产生样本。
r、matlab、plot、gaussian、sample
我试图创建(以r为单位)等价于下面的MATLAB函数，它将从N(m1，(s1)^2)和N(m2，(s2)^2)的混合物中生成n个样本，其分数α来自第一个高斯。
我有一个开始，但结果在MATLAB和R之间有明显的不同(即MATLAB的结果偶尔给出+-8的值，而R版本甚至从不给出+-5的值)。，请帮我找出问题所在。谢谢:-)
例如:从N(0,1)和N(0,36)的混合物中抽取1000个样本，其中95%来自第一个高斯。将样本归一化为零，标准差为1。
MATLAB
函数
function y = gaussmix(n,m1,m2,s1,s2,alpha)
y = zeros(n,1);
U = ran
浏览 3提问于2012-09-16得票数 5
回答已采纳
1回答
规模大于小于1的枕叶正态分布
python、scipy、normal-distribution
我正在使用numpy的正态分布，很难理解它的文档。假设我有一个正态分布，平均值为5，标准差为0.5：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.stats import norm
mean = 5
std = 0.25
x = np.linspace(mean - 3*std, mean + 3*std, 1000)
y = norm(loc=mean, scale=std).pdf(x)
plt.plot(x,y)
得到的图表是熟悉的钟形曲线，但峰值在1.6左右。任何值的概率怎么能超过1
浏览 2提问于2020-04-08得票数 1
1回答
平均服从Arctan曲线加班费的正态分布模拟数据
python、numpy、loops、dynamic-programming、distribution
我想要创建一个正态分布列表，其中给定的开始于均值、样本大小和标准差，但是平均值在随后的迭代/列表中动态地遵循Arctangent曲线。
考虑：
np.random.normal(5, 1.5, size=(52, 400))
array([[5.91413507, 6.03442582, 5.13545575, ..., 4.70864259, 4.46786696,
5.907657 ],
[5.96475187, 2.78293757, 6.6995019 , ..., 6.75333878, 4.40617338,
5.78887913]
浏览 15提问于2022-05-31得票数 1
回答已采纳
1回答
我如何用从指定正态分布中随机选取的值来计算数据中的NA值？
python、pandas、imputation
如何用从指定的正态分布中随机选择的值来计算数据中的NA。dataframe的定义如下：
A B C D
1 3 NA 4 NA
2 3.4 2.3 4.1 NA
3 2.3 0.1 0.2 6.3
4 3.1 4.5 2.1 0.2
5 4.1 2.5 NA 2.4
我想用从生成的正态分布中随机选择的值填充NA，并且值是不同的。正态分布的平均值是给定数据的1%分位数。标准差是数据中行的中间值SD。
我的代码如下：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('t
浏览 2提问于2018-01-12得票数 2
回答已采纳
1回答
如何用tf.keras编写自定义标准层
tensorflow、keras、neural-network、keras-layer、tf.keras
目前，我正在使用tensorflow和keras构建我的第一个神经网络。我想要为输入的标准化写一个图层，因为在预处理过程中这样做可能会导致在训练后使用模型时的错误。为此，我希望将训练数据集传递给该层的init函数，并计算平均偏差和标准差。
问题是我也想在训练后保存和加载模型。但是，如果我调用load_model(模型名)，我会得到一个错误，因为init函数期望训练数据作为参数。此外，我不确定将平均值和std指定为tf.Variable是否正确，或者是否有更好的方法来实现，以便在使用load_model/load_WER权重时加载这些值。
我对每一个答案都很高兴。
下面的代码代表了这样一个层的基
浏览 0提问于2020-01-29得票数 0
回答已采纳
2回答
在python中生成具有给定均值和标准差的分布
python、numpy、scipy、statistics
我正在尝试创建一个具有给定均值和标准差的分布。但我不能生成具有精确均值和标准差的分布。例如： import numpy as np
np.random.seed(0)
group = np.random.normal(loc=10,scale=5,size=50)
print(group.std(),group.mean()) # 5.62761460277423 10.702796361565493 我需要精确的均值和标准差，放在括号里。我需要使用哪个函数来创建具有固定均值和标准差而不是.normal的分布
浏览 178提问于2020-12-17得票数 1
回答已采纳
1回答
Montecarlo延续多色熊猫的时间序列
python、pandas、numpy
在熊猫的数据序列中，我有一堆数据点。据说每一列都是相互独立的。我想要创建一个montecarlo过程来计算每个列的期望值。对此，我的期望是底层数据遵循布朗运动模式，所以我需要在时间空间点间的差异上生成一个正态分布。
我像这样转换我的数据：
diffs = (data.diff() / data.shift(1))
这是我目前拥有的：
data = diffs.describe()
这提供了以下输出：
A B C
count 4986.000000 4963.000000 1861.000000
mean 0.000285
浏览 5提问于2022-07-07得票数 0
回答已采纳
2回答
为分布的每个样本长度生成随机样本
python、numpy、jupyter、statsmodels
我的目标是绘制500个样本点，取其平均值，然后从分布中抽取6000次。基本上：
的样本长度从N=1到500不等。对于每个样本长度，抽取6000个样本，并从每个样本中估计平均值。计算每个样本长度的这些平均值的标准差，并以图形表示标准差的减小对应于平方根的缩减。
我试着用伽马分布来做这件事，但是我所有的标准差都是零的.我不知道为什么。
到目前为止，这是一个项目：
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from scipy.stats import gamma
浏览 8提问于2021-05-13得票数 0
回答已采纳
1回答
当标准差是另一个量的函数时，如何计算正态分布？
python、statistics、normal-distribution
最近，我在看报纸。其中粒子速度均值，mu =0和标准差，σ= b/D^2，其中D是粒子的直径，b= 11000 um^2是拟合参数。逆相关使得较小的粒子具有较高的初始速度。给出了颗粒的平均直径为132μm，标准差为45μm。因此，基于这些信息，我尝试了以下方法
import numpy as np
da = 132*1e-06 # mean diameter
sd = 45*1e-06 # standard deviation in particle size
b = 11000*1e-12 # 11000 um^2
d = np.random.normal(da, sd, 100) #
浏览 1提问于2020-09-10得票数 1
回答已采纳
2回答
如何计算直方图的标准差？(Python，Matplotlib)
python-3.x、numpy、matplotlib
假设我有一个数据集，并使用matplotlib绘制了该数据集的直方图。
n, bins, patches = plt.hist(data, normed=1)
如何使用hist()返回的n和bins值计算标准差？我现在这样做是为了计算平均值：
s = 0
for i in range(len(n)):
s += n[i] * ((bins[i] + bins[i+1]) / 2)
mean = s / numpy.sum(n)
这似乎工作得很好，因为我得到了相当准确的结果。但是，如果我尝试像这样计算标准差：
t = 0
for i in range(len(n)):
t += (b
浏览 318提问于2018-06-11得票数 7
回答已采纳
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
腾讯云开发者
