多元正态分布

1.生成一个服从多元正态分布的数组

multivariate_normal(mean, cov, size=None, check_valid=None, tol=None) 

mean：均值，维度为1，必选参数；

cov：协方差矩阵，必选参数；

size： 指定生成矩阵的维度，若size=(1, 1, 2)，则输出的矩阵的 shape 即形状为 1X1X2XN（N为mean的长度）；

check_valid：可取值 warn，raise以及ignore；

tol：检查协方差矩阵奇异值时的公差，float类型；

 

2.生成一个多元正态分布

import numpy as np
import scipy.stats as st
import matplotlib.pylab as plt

st.multivariate_normal()

 可用方法

pdf(x, mean=None, cov=1) ：概率密度函数

logpdf(x, mean=None, cov=1) ：概率密度函数日志

rvs(mean=None, cov=1) ：从多元正态分布中随机抽取样本

entropy() ：计算多元法线的微分熵