scipy.stats.qmc.

MultivariateNormalQMC#

class scipy.stats.qmc.MultivariateNormalQMC(mean, cov=None, *, cov_root=None, inv_transform=True, engine=None, rng=None)[Quelle]#

QMC-Stichprobenziehung aus einer multivariaten Normalverteilung \(N(\mu, \Sigma)\).

Parameter:

meanarray_like (d,): Der Mittelwertvektor. Wobei d die Dimension ist.
covarray_like (d, d), optional: Die Kovarianzmatrix. Wenn weggelassen, stattdessen cov_root verwenden. Wenn sowohl cov als auch cov_root weggelassen werden, wird die Einheitsmatrix verwendet.
cov_rootarray_like (d, d’), optional: Eine Wurzelzerlegung der Kovarianzmatrix, wobei d' kleiner als d sein kann, wenn die Kovarianz nicht vollen Rang hat. Wenn weggelassen, wird cov verwendet.
inv_transformbool, optional: Wenn True, wird die inverse Transformation anstelle von Box-Muller verwendet. Standard ist True.
engineQMCEngine, optional: Quasi-Monte-Carlo-Engine-Sampler. Wenn None, wird Sobol verwendet.
rngnumpy.random.Generator, optional: Pseudozufallszahlengenerator-Zustand. Wenn rng None ist, wird ein neuer numpy.random.Generator unter Verwendung von Entropie aus dem Betriebssystem erstellt. Typen, die keine numpy.random.Generator sind, werden an numpy.random.default_rng übergeben, um einen Generator zu instanziieren.

Geändert in Version 1.15.0: Im Rahmen der SPEC-007-Umstellung von der Verwendung von numpy.random.RandomState zu numpy.random.Generator wurde dieser Schlüssel von seed in rng geändert. Für eine Übergangszeit werden beide Schlüssel weiterhin funktionieren, obwohl nur einer gleichzeitig angegeben werden darf. Nach der Übergangszeit werden Funktionsaufrufe mit dem Schlüssel seed Warnungen ausgeben. Nach einer Abkühlphase wird der Schlüssel seed entfernt.

Methoden

random([n])

Zeichne n QMC-Stichproben aus der multivariaten Normalverteilung.

Beispiele

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.stats import qmc
>>> dist = qmc.MultivariateNormalQMC(mean=[0, 5], cov=[[1, 0], [0, 1]])
>>> sample = dist.random(512)
>>> _ = plt.scatter(sample[:, 0], sample[:, 1])
>>> plt.show()

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