numpy.random.multivariate_normalの使用法

<スパン <スパン <スパン 平均 : 長さ N の 1 次元配列のようなもの

N次元分布の平均値。例：[1,1] 各次元の平均値

<スパン <スパン カヴ 2次元配列のような形状 (N, N) 例: [[1, -.5], [-.5, 1]], [-.5, 1]].

<スパン 共分散行列の分布。 正しくサンプリングするためには、対称的な正の半正定値である必要があります。

<スパン <スパン サイズ intまたはintのタプル、オプション

<スパン <スパン ある形状が与えられると、例えば (m,n,k) <スパン は、その m*n*k で生成され、梱包されたサンプルは メーター <スパン  -バイ  Ñ <スパン  -バイ  k レイアウト 各サンプルは N 次元であるため、出力形状は (m,n,k,N) <スパン . 形状が指定されていない場合は を返します。 単一の( N - <スパン  (D) サンプルです。

<スパン チェック_バリッド : {'warn', 'raise', 'ignore'}, オプション

共分散行列が正の半正則でない場合の動作。

<スパン <スパン トール : float, オプション

共分散行列の特異値をチェックする際の公差。

<スパン <スパン <スパン アウト : ndarray

<スパン <スパン <スパン 提供されている場合。 描かれたサンプルの形状 サイズ . そうでない場合、形状は (N,) .

<スパン 言い換えれば、各エントリ out[i,j,... ,:] 分布から引き出されたすべてのN次元の値。

<スパン 平均はN次元空間における座標で、サンプルが最も多く発生する場所を表す。 これは、一次元または一変量の正規分布のピークがベル型カーブであることと類似している。

<スパン 共分散は、2つの変数の変化の度合いを一緒に示す。 <スパン 多変量正規分布から、N次元の標本をプロットすると <スパン . 共分散行列の要素 はい共分散 と <スパン <スパン . 要素 は分散 <スパン (すなわち、その "スプレッド")。