正态分布的概率密度函数 python_多元正态分布概率密度函数的三维绘图

我的数据hour Cost

20 58.00

20 336.00

20 34.50

20 106.50

20 118.00

...

11 198.36

11 276.00

11 40.00

11 308.00

11 140.00

11 72.00

11 116.50

11 290.00

11 266.00

11 66.00

11 100.00

11 79.00

11 106.00

11 160.00

我的代码：

^{pr2}$

假设小时和成本任意随机向量如何修复此错误？在C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\scipy\stats\_multivariate.py in __init__(self, mean, cov, allow_singular, seed, maxpts, abseps, releps)

725 self._dist = multivariate_normal_gen(seed)

726 self.dim, self.mean, self.cov = self._dist._process_parameters(

--> 727 None, mean, cov)

728 self.cov_info = _PSD(self.cov, allow_singular=allow_singular)

729 if not maxpts:

C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\scipy\stats\_multivariate.py in _process_parameters(self, dim, mean, cov)

397

398 if mean.ndim != 1 or mean.shape[0] != dim:

--> 399 raise ValueError("Array 'mean' must be a vector of length %d." % dim)

400 if cov.ndim == 0:

401 cov = cov * np.eye(dim)

ValueError: Array 'mean' must be a vector of length 173873952.我如何知道我的数据中任何一对(小时、成本)的概率并将它们可视化？在

对不起，我不是英语母语。在

所以我的问题停留了一段时间没有答案，我采纳了@ImportanceOfBeingErnest的建议来简化示例并使其成为可验证的示例：

这是一个简单的例子：time=[1,2,3,4,5,6]

cost=[4,5,3,4,8,9]

var_matrix=np.array([time,cost]).T

mean = np.mean(var_matrix,axis=0)

sigma = np.cov(var_matrix.T)

y = multivariate_normal.pdf(var_matrix, mean=mean, cov=sigma,allow_singular=True)如何绘制三维图形显示(成本、时间)和成对概率密度值。在

提前谢谢。在

正态分布的概率密度函数 python_多元正态分布概率密度函数的三维绘图相关推荐

多元正态产生随机数python_【python讲概率】S05E06 多元正态分布及其性质
在前面的章节中,我们介绍了多元随机变量的有关概念,重点围绕着多元随机变量的联合概率.条件与边缘概率分布以及独立性和相关性,阐述了多元随机变量之间的关系,这些都是多元随机变量重点需要关注和研究的问题.在 ...
多元正态分布的定义及基本性质
引言正态分布是19世纪德国科学家Gauss(1777-1855)在研究单个测量误差ε\varepsilonε的分布时导出一元正态分布N(0,σ2)N(0,\sigma^2)N(0,σ2),而多元正 ...
透彻理解多元正态分布
文章目录前言多元标准正态分布多元一般正态分布缩放与位移相同尺度缩放与位移不同尺度旋转变换多元正态分布的概率密度函数多元正态分布的性质本篇内容主要是对于基本书籍教材多元正态分布相关章节 ...
二维正态分布的最大似然估计_机器学习系列（二）多元正态分布
一元正态分布回顾如果随机变量服从均值为方差为的正态分布 (Univariate normal distribution), ,则其概率密度函数为: 整个分布可以仅用均值及方差来刻画如果变量之 ...
多元正态分布的极大似然估计
多元正态分布的极大似然估计 1. 一元正态分布的密度函数一元正态分布的密度函数表示为: f ( x ) = 1 ( 2 π ) σ e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 f(x) = \fra ...
多元正态分布-参数估计-书后习题回顾总结
重点考察知识点汇总协方差矩阵协方差矩阵为对称矩阵协方差矩阵的对角线为各分量的方差,其余位置(i,j)(i,j)(i,j)表示的是分量iii和分量jjj的协方差多元正态分布的线性组合仍然服从多元 ...
概率机器人——多元正态分布密度函数
首先,已知一维正态分布的概率密度函数为: 多元正态分布下: 其数据为: 均值为: 方差为: 概率密度展开: 令: 则有因此多元正态分布的概率密度函数为:
多元统计分析-概率,期望,方差,正态分布
概率,期望,方差只有一个变量时 F(x<=a) = ∫-∞af(x)dx 当区间取负无穷到正无穷时积分为1 推广到多元之后: 同理,当区间取满整个空间时,积分为1 f被称为概率密度函数边缘分 ...
《Excel数据可视化：一样的数据不一样的图表》——2.3 概率统计中的正态分布和偏态分布...
本节书摘来自华章计算机<Excel数据可视化:一样的数据不一样的图表>一书中的第2章,第2.3节,作者恒盛杰资讯,更多章节内容可以访问云栖社区"华章计算机"公众号查看 ...
正态分布，二维正态分布，卡方分布，学生t分布——概率分布学习 python
目录基本概念概率密度函数(PDF: Probability Density Function) 累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function) 核密度估 ...

正态分布的概率密度函数 python_多元正态分布概率密度函数的三维绘图

正态分布的概率密度函数 python_多元正态分布概率密度函数的三维绘图相关推荐

最新文章

热门文章