Python Numpy np.multivariate_normal()方法

在np.multivariate_normal()方法的帮助下，我们可以通过使用np.multivariate_normal()方法得到多变量正态值数组。

语法: np.multivariate_normal(mean, matrix, size)
返回：返回多变量正态值数组。

例子#1 :
在这个例子中，我们可以看到，通过使用np.multivariate_normal()方法，我们能够通过这个方法得到多元正态值的数组。

# import numpy
import numpy as np
  
mean = [1, 2]
matrix = [[5, 0], [0, 5]]
# using np.multinomial() method
gfg = np.random.multivariate_normal(mean, matrix, 10)
  
print(gfg)

输出 :

[[ 6.24847794 6.57894103]
[ 1.24114594 3.22013831]
[ 3.0660329 2.1442572 ]
[ 0.3239289 2.79949784]
[-1.42964186 1.11846394]
[-0.08521476 0.74518872]
[ 1.42307847 3.27995017]
[ 3.08412374 0.45869097]
[ 2.2158498 2.97014443]
[ 1.77583875 0.57446964]]

例子#2 :

# import numpy
import numpy as np
  
mean = [0, 0, 0]
matrix = [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]
# using np.multinomial() method
gfg = np.random.multivariate_normal(mean, matrix, 5)
  
print(gfg)

输出 :

[[-2.21792571 -1.04526811 -0.4586839 ]
[ 0.15760965 0.83934119 -0.52943583]
[-0.9978205 0.79594411 -0.00937 ]
[-0.16882821 0.1727549 0.14002367]
[-1.34406079 1.03498375 0.17620708]]