選擇出多元正常 pdf

Question

我對scipy.stats.multivariate_normal有一些疑問。

1. 它返回什么？ 我明白在使用時：

    var = scipy.stats.multivariate_normal(mean, cov) z = var.pdf([x,y])

   我將在 z 中獲取該索引的 pdf。 這是真的？

2. 我假設給定的平均值是 pdf 的峰值。 我對嗎？

3. 我想創建一個高斯 pdf 的 4D map，並隨機選擇它，由 pdf， N個點（用於粒子濾波器預測）。 要使用np.choose我需要創建形狀(M,1)的 pdf 值的數組和形狀(M, 4)的 4D 點的數組。

有沒有更有效的方法來做到這一點？

Answer 1

正態分布非常普遍並且在許多不同的地方實現，所以我認為你最好使用 numpy 的隨機正態抽樣： https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random .normal.html 。 在此 function 中，您可以指定 output 的形狀。

Answer 2

使用 DIN 的答案，這就是我所做的：

x_predict = np.random.normal(mean[0], covs[0], N)
y_predict = np.random.normal(mean[1], covs[1], N)
sx_predict = np.random.normal(mean[2], covs[2], N)
sy_predict = np.random.normal(mean[3], covs[3], N)
particles = np.dstack((x_predict, y_predict, sx_predict, sy_predict))