多元正态分布及软件实现密度函数图像

本文总结了多元正态分布的密度函数和特征函数,包括一元标准正态分布、一元正态分布、多元标准正态分布和多元正态分布,并通过实例展示了二元正态分布图像的R和MATLAB实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

正态分布密度函数及特征函数总结:
1.一元标准正态分布N(0,1)
  • 密度函数:(2π)12ey22
  • 特征函数:et22
2.一元正态分布N(μ,σ2):
  • 密度函数:12πσe(yμ)22σ2
  • 特征函数:e
### 绘制多元正态分布函数图像 对于绘制多元正态分布函数图像,可以采用`matplotlib`和`seaborn`库中的工具。由于多元正态分布在二维以上空间中定义,通常通过三维表面图或等高线图展示其概率密度。 #### 使用Matplotlib绘制三维表面图 下面是一个例子,展示了如何创建一个二元正态分布的概率密度函数(PDF),并通过三维表面图表示: ```python import numpy as np from scipy.stats import multivariate_normal import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 定义均值向量mu和协方差矩阵sigma mu = np.array([0, 0]) sigma = np.array([[1, 0.5], [0.5, 1]]) # 创建网格数据用于绘图 x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 50), np.linspace(-3, 3, 50)) pos = np.dstack((x, y)) # 初始化多变量正态分布对象rv rv = multivariate_normal(mu, sigma) # 计算PDF值 z = rv.pdf(pos) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis') plt.show() ``` 这段代码首先设置了二元正态分布所需的参数——均值向量μ和协方差矩阵Σ;接着构建了一个均匀间隔点组成的网格作为输入给定位置处计算PDF的基础;最后使用这些信息来生成并渲染三维曲面图表[^1]。 #### 利用Seaborn绘制等高线图 另一种常见的方法是利用`seaborn.kdeplot()`函数来制作基于核密度估计(KDE)的等高线图,它能够很好地捕捉到数据集内部结构特征的同时也适用于连续型随机变量之间的联合分布情况: ```python import seaborn as sns import pandas as pd data = {'X': pos[:, :, 0].flatten(), 'Y': pos[:, :, 1].flatten()} df = pd.DataFrame(data=data) df['Z'] = rv.pdf(df[['X','Y']].values) sns.set(style="white") g = sns.JointGrid(data=df, x="X", y="Y", space=0, ratio=7) _ = g.plot_joint(sns.kdeplot, fill=True, clip=((min(df.X)-0.2,max(df.X)+0.2),(min(df.Y)-0.2,max(df.Y)+0.2)), thresh=0.05, levels=100, alpha=.8, cbar=True) g.plot_marginals(sns.histplot, color="#03012e", kde=False, bins=25) plt.show() ``` 此段脚本先将之前生成的位置坐标转换成DataFrame格式以便于后续操作;随后调用了`sns.jointplot()`配合自定义选项实现了更加美观直观的效果,其中不仅包含了核心部分即两个维度间的相互关系(中间区域),还额外附带了各自边缘上的直方图用来辅助理解单个属性下的频数分布状况[^2].
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值