numpy從線性函數生成數據

Question

假設我想從線性函數生成100個左右的數據點，那么最好的方法是什么？

線性函數的示例y = 0.4*x + 3 + delta

其中delta是從-10和+10之間的均勻分布中抽取的隨機值

我希望為每個數據點生成delta，以對數據進行一些擾動。

import numpy as np

d = np.random.uniform(-10, 10)

這似乎符合三角洲的法案，雖然我不確定如何產生其余的納入這個。

Answer 1

我不知道你想如何生成x，但這會起作用：

In [7]: x = np.arange(100)

In [8]: delta = np.random.uniform(-10,10, size=(100,))

In [9]: y = .4 * x +3 + delta

Answer 2

這完全取決於您想要評估函數的x值。 假設你想從-50到50繪制，只需使用x = np.arange(-50,50)但是你需要d = np.random.uniform(-10, 10, x.size) 。

然后運行你的函數： y = 0.4*x + 3 + delta 。

另一方面，如果你想要一個線性間隔的x你也可以使用np.linspace或對數間隔x ： np.logspace 。

最后它看起來像：

x = np.linspace(0, 100, 1000) # 1000 values between 0 and 100
# x = np.arange(-50, 50) # -50, -49, ... 49, 50
delta = np.random.uniform(-10, 10, x.size)
y = 0.4*x + 3 + delta