如何用自己的数据在Python中应用多元正态pdf函数
多元正态分布（Multivariate Normal Distribution）是指在多维空间中，各个维度的随机变量服从正态分布的一种概率分布。在Python中，可以使用SciPy库中的multivariate_normal函数来应用多元正态pdf函数。
具体步骤如下：
- 导入所需的库：
import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal- 定义多元正态分布的均值向量（mean）和协方差矩阵（covariance）：
mean = np.array([1, 2]) # 均值向量
covariance = np.array([[1, 0.5], [0.5, 2]]) # 协方差矩阵- 创建多元正态分布对象：
mvn = multivariate_normal(mean=mean, cov=covariance)- 应用多元正态pdf函数，计算给定数据点的概率密度值：
data = np.array([1.5, 2.5]) # 待计算概率密度的数据点
pdf_value = mvn.pdf(data)在上述代码中，mean表示多元正态分布的均值向量，covariance表示协方差矩阵。通过创建multivariate_normal对象，可以使用pdf方法计算给定数据点的概率密度值。
多元正态分布在数据分析、机器学习、金融等领域具有广泛的应用。例如，在异常检测中，可以使用多元正态分布来建模正常数据的分布，从而判断新数据是否异常。
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Python中的多元正态CDF
python、numpy、scipy、gaussian、normal-distribution
我正在寻找一个函数来计算多变量正态分布的CDF。我发现scipy.stats.multivariate_normal只有一种方法来计算PDF (对于示例x)，而没有CDF multivariate_normal.pdf(x, mean=mean, cov=cov)。
我正在寻找相同的东西，但是要计算cdf，类似于：multivariate_normal.cdf(x, mean=mean, cov=cov)，但不幸的是multivariate_normal没有cdf方法。
我发现的唯一一件事是：，但是所给出的方法scipy.stats.mvn.mvnun(lower, upper, means,
浏览 190提问于2016-11-07得票数 3
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不同“均值”值的对数密度的计算
numpy、scipy
我可以通过下面的代码来评估多变量正态分布的对数概率密度
import numpy as np
import scipy.stats
scipy.stats.multivariate_normal.logpdf([0,0], mean = np.zeros(2), cov = np.eye(2))
现在，我感兴趣的是计算点[0,0]在各种平均值上的对数密度。以下是我尝试过的方法
import numpy as np
import scipy.stats
grid = np.linspace(-2,2,51)
x,y = np.meshgrid(grid,grid)
scipy.stats.m
浏览 30提问于2019-08-06得票数 2
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使用scipy在Python中实现多元正态CDF
python、scipy、normal-distribution、cdf
为了计算多变量正态分布的CDF，我遵循了示例(对于单变量情况)，但无法解释scipy产生的输出：
from scipy.stats import norm
import numpy as np
mean = np.array([1,5])
covariance = np.matrix([[1, 0.3 ],[0.3, 1]])
distribution = norm(loc=mean,scale = covariance)
print distribution.cdf(np.array([2,4]))
产生的输出为：
[[ 8.41344746e-01 4.29060333e-04]
浏览 0提问于2015-06-01得票数 15
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使用numpy.random.multivariate_normal(mean，cov[，size])绘制多个样本
python、arrays、numpy、random
使用数值函数numpy.random.multivariate_normal()，如果我给出均值和协方差，我就能够从多变量高斯函数中随机抽取样本。
举个例子，
import numpy as np
mean = np.zeros(1000) # a zero array shaped (1000,)
covariance = np.random.rand(1000, 1000)
# a matrix of random values shaped (1000,1000)
draw = np.random.multivariate_normal(mean, covariance)
# thi
浏览 0提问于2016-01-22得票数 2
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从多变量正态分布中取样多个元素
python、numpy、matrix、distribution、normal-distribution
我有一个大小为n*m的2D均值矩阵，其中n是样本数，m是数据的维数。我也有n矩阵的m*m，即西格玛是我的方差矩阵的形状n*m*m。我希望从上面的发行版中取样n样本，例如x_i~N(mean[i], sigma[i])。在numpy或使用for循环运行的任何其他标准库中，有什么方法可以做到这一点？
我认为唯一的选择是使用np.random.multivariate_normal()，将均值矩阵平坦为一个向量，并将3D西格玛压平为一个2D块--对角线矩阵。当然，之后还会重新塑造。但是，这意味着我们使用的是形状为(n*m)*(n*m)的样本，它很容易变得异常庞大，只有计算和分配矩阵(如果可能的话)比
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如何在Python中对多变量日志正态分布进行示例？
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使用Python，如何从多元日志正态分布中采样数据？例如，对于多变量正常值，有两个选项。假设我们有一个3x3协方差矩阵和一个三维平均向量mu.
# Method 1
sample = np.random.multivariate_normal(mu, covariance)
# Method 2
L = np.linalg.cholesky(covariance)
sample = L.dot(np.random.randn(3)) + mu
我发现了numpy的，但这似乎只适用于单变量样本。我还注意到了席比的。这似乎确实具有多变量样本的潜力。但是，我不知道该怎么做。
浏览 6提问于2015-08-12得票数 5
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Numpy/Scipy:多元观测的奇异矩阵计算概率
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我试图在矩阵中计算观察的概率，其中行是观察，列是使用python的特性。即使使用随机矩阵，我也总是会出现奇异矩阵错误，因此我怀疑我的代码有问题：
from scipy.stats import multivariate_normal
import numpy as np
def get_mean(x, axis=0):
return x.mean(axis=axis)
def get_sigma(x):
return np.cov(x, rowvar=False)
def get_probabilities(x, mu, sigma):
return multivari
浏览 0提问于2018-03-23得票数 1
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在Matlab中生成多元正态分布随机数
matlab、random、multidimensional-array、normal-distribution
这个问题是关于在多维正态分布中使用协方差矩阵的：
我想用给定的均值x和协方差矩阵Sigma在Matlab中生成多维随机数mu。假设Z是一个标准的正态分布随机数(例如使用randn生成)，那么正确的代码是什么：
x = mu + chol(Sigma) * Z
或
x = mu + Sigma ^ 0.5 * Z
我不确定在多维正态分布定义中是否使用协方差矩阵--分母中的行列式是平方根还是Cholesky因子…
浏览 9提问于2015-01-23得票数 3
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平均多元正态分布，沿向量扩展协方差
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如果我有两个独立的多变量正态随机变量：
from scipy.stats import multivariate_normal
import numpy as np
cov0=np.array([
[1,0,0],
[0,1,0],
[0,0,1]
])
mean0 = np.array([1,1,1])
rv3d_0 = multivariate_normal(mean=mean0, cov=cov0)
cov1=np.array([
[1,0,0],
[0,1,0],
[0,0,1]
])
mean1 = np.array([4,4,4]
浏览 1提问于2018-10-06得票数 0
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多元正态pdf平均nan值
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当x中缺少值时，Python中是否有一个有效的实现来评估多元正态分布的PDF？我想你的想法只是，你可以有效地将维数降到你对一个特定向量的可用数据点的多少，而你正试图为这个向量评估概率。但是，我不知道can实现是否有一种忽略蒙面值的方法。
例如，
from scipy.stats import multivariate_normal as mvnorm
import numpy as np
means = [0.0,0.0,0.0]
cov = np.array([[1.0,0.2,0.2],[0.2,1.0,0.2],[0.2,0.2,1.0]])
d = mvnorm(means,cov)
浏览 12提问于2022-07-05得票数 1
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求协方差矩阵的特征值
python、numpy、scipy、statistics
假设有一些二元正态分布数据，我想找出它的协方差矩阵的特征向量。不知何故，我计算的特征向量与数据不匹配，是不是我的代码中有什么问题？ import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import multivariate_normal
import scipy.linalg as la
# Generate a positive-definite covariance matrix & generate data
A = np.random.random([2,2])
cov_g
浏览 8提问于2019-02-05得票数 0
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外积非正定矩阵
python、numpy、matrix-multiplication
我试图以以下方式模拟python中的多变量正常数据
n = 100
p = 10
mu = np.random.normal(loc=0, scale=3, size=p)
A = np.random.uniform(low = -4, high = 4, size = (p, 1))
A = pd.DataFrame(A)
Sigma = np.dot(A, np.transpose(A))
Sigma = pd.DataFrame(Sigma)
X = np.random.multivariate_normal(mean = mu, cov = Sigma, size = n)
然而，结果
浏览 2提问于2022-08-14得票数 0
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在python的多元正态密度函数中通过二维数据？
python、machine-learning、scipy、computer-vision、gaussian
我想要计算二维数据的高斯PDF，我试图用scipy.stats.multivariate_normal函数在python中实现这一点，但我不知道如何将数据传递给它？
multivariate_normal仅用于分析n维中的一维数据，还是也可用于数据集？
data set-> X = [X1,X2....Xn]
每一个
Xi=[x1 x2]
是二维的。
浏览 0提问于2017-09-18得票数 2
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使用scipy.stats.multivariate_normal.pdf时出现错误:操作数无法与形状(1,8) (21，)一起广播
python、pdf、scipy、gaussian、quantile
我想要计算python上的数据集的多元高斯密度函数。我的数据集有21个变量和75个数据点。
我已经计算了它的协方差矩阵(cov)，它是一个21*21的阵列，以及具有形状(21，)的平均阵列m。我需要使用这个scipy函数的另一个输入是“分位数(类似数组)，x的最后一个轴表示分量”。
我真的不明白分位数指的是什么。
我将函数的分位数输入写为scipy.stats.multivariate_normal.pdf(quantiles，= np.array(0.0，0.01，0.05，0.1，1-0.10，1-0.05，1-0.01，1.0)，但当我计算cov m，cov时，总是出现错误。
错误是:v
浏览 1提问于2017-07-12得票数 7
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用实数定义求积的多元高斯函数
python、scipy、statistics、gaussian、numerical-integration
我有一些困难，定义一个多元高斯pdf的正交使用枕木。我写了一个函数，它以一个均值向量和协方差矩阵作为输入，并返回一个高斯函数。
def make_mvn_pdf(mu, sigma):
def f(x):
return sp.stats.multivariate_normal.pdf(x, mu, sigma)
return f
当我使用make_mvn_pdf定义高斯并试图索引到高斯时，我会得到一个没有意义的错误。我首先定义一个均值向量和协方差矩阵，并将它们传递给make_mvn_pdf：
# define covariance matrix
Sigma =
浏览 3提问于2016-09-30得票数 1
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3回答
有效密度函数计算
python、opencv、optimization、numpy、scipy
我有一个numpy数组形式的大图像(opencv将它作为一个包含3个uint8值的2d数组返回)，并希望为每个像素计算一个高斯核和(仍然没有LaTeX支持吗？)：
对于具有指定权重w、均值和对角协方差矩阵的N个不同的核。
基本上，我想要一个函数compute_densities(image, kernels) -> numpy array of floats。在python中有效地完成这一任务的最佳方法是什么？如果这里还没有一个库函数，我会感到很惊讶，但是我很久以前在uni有统计数据，所以我确实对文档的细节感到有点困惑。
基本上，我希望下面的内容比简单的python (2pi^{-
浏览 3提问于2013-11-14得票数 4
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1回答
是否有一种从Numpy的多元正态分布中以矢量化方式进行批量抽样的方法？
python、numpy、data-science、scientific-computing、scientific-software
我目前正试图通过Numpy运行一个矢量化的多变量抽样操作。我有形状k均值向量，对应于维数[N, N]的k协方差矩阵，我试图从多元正态分布中返回形状[N,]的k图。
我现在有一个循环来做上面的事情，
for batch in range(batch_size):
c[batch, :] = np.random.multivariate_normal(mean = a[batch, :], cov = b[batch, :, :])
但是想把上面的内容合并成一个矢量化的操作。问题是np.random.multivariate_normal只能以一维数组作为均值，以二维数组作为协方差。
我可
浏览 7提问于2021-09-30得票数 2
2回答
基于mathdotnet的Matlab等价函数
c#、matlab、math.net、mathnet-numerics
如何使用math.net库在C#中实现下面的matlab函数。
多元正态随机分布-
r = mvnrnd(MU,SIGMA,cases)
也在math.net函数下面，没有返回任何结果。我已经尝试过其他方法，比如使用/不使用repetition.But的选择置换/选择变化，没有一个方法返回任何结果。
IEnumerable<double> input=new double[] { 1, 2, 3, 4, 5 };
var re = input.SelectCombinationWithRepetition(3);
我错过了什么吗？？
浏览 0提问于2015-09-04得票数 2
1回答
如何模拟服从多元t分布的随机点？
matlab、probability、distribution
如果X是一个具有mean=[1,2,3,4,5]和协方差矩阵C的多元t随机变量，如何在matlab中模拟点？我在matlab中尝试了mvtrnd，但显然样本均值不能给出接近[1,2,3,4,5]的均值。此外，当我测试三个简单的示例时，例如均值为0的X1和C1=[1,0.3;0.3,1]，均值为0的X2和均值为0的C2=[0.5,0.15;0.15,0.5]和X3，并分别使用mvtrnd(C1,3,1000000)、mvtrnd(C2,3,1000000)和mvtrnd(C2,3,1000000)，我发现每种情况下的样本点都给出了几乎相关矩阵[1,0.3;0.3,1]，但计算的样本协方差都接近[
浏览 1提问于2019-07-30得票数 1
1回答
在python中一次绘制两条等高线(叠加)
python、matplotlib、contour
我正在尝试用python绘制两条等高线：
import sys
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm # Colormaps
import matplotlib.gridspec as gridspec
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
import seaborn as sns
sns.set_style('darkgrid')
np.random
浏览 13提问于2019-11-06得票数 0
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