本文实例讲述了Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
简单来说,正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码,可以得到满足一维和二维正态分布的样本。
示例1(一维正态分布):
# coding=utf-8 ''' 作者:采石工 来源:知乎 ''' import numpy as np from numpy.linalg import cholesky import matplotlib.pyplot as plt sampleNo = 1000; # 一维正态分布 # 下面三种方式是等效的 mu = 3 sigma = 0.1 np.random.seed(0) s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo ) plt.subplot(141) plt.hist(s, 30, normed=True) np.random.seed(0) s = sigma * np.random.randn(sampleNo ) + mu plt.subplot(142) plt.hist(s, 30, normed=True) np.random.seed(0) s = sigma * np.random.standard_normal(sampleNo ) + mu plt.subplot(143) plt.hist(s, 30, normed=True) # 二维正态分布 mu = np.array([[1, 5]]) Sigma = np.array([[1, 0.5], [1.5, 3]]) R = cholesky(Sigma) s = np.dot(np.random.randn(sampleNo, 2), R) + mu plt.subplot(144) # 注意绘制的是散点图,而不是直方图 plt.plot(s[:,0],s[:,1],'+') plt.show()
运行结果:
示例2(正态分布):
#-*- coding:utf-8 -*- # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ x = np.linspace(u - 3*sig, u + 3*sig, 50) y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 /(2* sig **2))/(math.sqrt(2*math.pi)*sig) print x print "="*20 print y_sig plt.plot(x, y_sig, "r-", linewidth=2) plt.grid(True) plt.show()
运行结果:
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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