使用numpy.random.multivariate_normal生成多元正态分布的数组

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

mean	mean是多维分布的均值，维度为1
cov	协方差矩阵注意：协方差矩阵必须是对称的且需为半正定矩阵；
size	指定生成的正态分布矩阵的维度eg：若size=(1, 1, 2)，则输出的矩阵的shape即形状为 1X1X2XN（N为mean的长度）
check_valid	这个参数用于决定当cov即协方差矩阵不是半正定矩阵时程序的处理方式。它一共有三个值：warn，raise以及ignore。当使用warn作为传入的参数时，如果cov不是半正定的程序会输出警告但仍旧会得到结果；当使用raise作为传入的参数时，如果cov不是半正定的程序会报错且不会计算出结果；当使用ignore时忽略这个问题即无论cov是否为半正定的都会计算出结果。
size：指定生成矩阵的维度，若size=(1, 1, 2)，则输出的矩阵的 shape 即形状为 1X1X2XN（N为mean的长度）；

# import numpy
import numpy as np mean = [0, 0, 0] #均值向量
matrix = [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]] #协方差矩阵
# using np.multinomial() method
gfg = np.random.multivariate_normal(mean, matrix, 5) #5生成5个样本点print(gfg)
"""
[[-2.21792571 -1.04526811 -0.4586839 ] #一行为一个样本点
[ 0.15760965 0.83934119 -0.52943583]
[-0.9978205 0.79594411 -0.00937 ]
[-0.16882821 0.1727549 0.14002367]
[-1.34406079 1.03498375 0.17620708]]
"""

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