np.random.multivariate_normalメソッド解析

np.random.multivariate_normalメソッドは、実際の状況に基づいて多変量正規分布行列を生成するために使用されます( 正規分布の基本的な考え方はこちらをご覧ください ) であり、Python 3 では以下のように定義されている。

def multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None) 

ここで、mean と cov は必須パラメータ、size, check_valid, および tol はオプションです。

平均値です。 meanは平均次元を1とする多次元分布である。

cov. 共分散行列( 共分散の基本的な概念はこちらをご覧ください。 共分散行列は、対称で半正定値でなければならないことに注意してください。

の大きさです。 生成される正規分布行列の次元を指定します（例: size=(1, 1, 2)の場合, 出力行列の形状は 1X1X2XN (N は平均の長さ) です).

check_validです。 このパラメータは、cov（共分散行列）が半正定値でない場合に、プログラムがどのように処理するかを決定するために使用されます。コンソールには、3つのケースについて次のような結果が表示されます。

    警告を使用した場合 ============================================================================================================================== 12

    ================================================================= レイズはこんな時に使う。

    ======================================================================= 無視する場合

をトル。 共分散行列の特異値をチェックする際の公差，float 型．

最後にここに、形状2X2X2の正規分布の行列を生成する例を置き、以下のコードと結果を示します。

import numpy as np;
mean = (1, 2)
cov = [[1, 0], [0, 1]]
x = np.random.multivariate_normal(mean, cov, (2, 2), 'raise')
print(x)

結果は次のようになります。