python 多维高斯分布数据生成方式

yipeiwu_com6年前Python基础

我就废话不多说了,直接上代码吧!

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def gen_clusters():
  mean1 = [0,0]
  cov1 = [[1,0],[0,10]]
  data = np.random.multivariate_normal(mean1,cov1,100)
  
  mean2 = [10,10]
  cov2 = [[10,0],[0,1]]
  data = np.append(data,
           np.random.multivariate_normal(mean2,cov2,100),
           0)
  
  mean3 = [10,0]
  cov3 = [[3,0],[0,4]]
  data = np.append(data,
           np.random.multivariate_normal(mean3,cov3,100),
           0)
  
  return np.round(data,4)

def save_data(data,filename):
  with open(filename,'w') as file:
    for i in range(data.shape[0]):
      file.write(str(data[i,0])+','+str(data[i,1])+'\n')
      
def load_data(filename):
  data = []
  with open(filename,'r') as file:
    for line in file.readlines():
      data.append([ float(i) for i in line.split(',')])
  return np.array(data)

def show_scatter(data):
  x,y = data.T
  plt.scatter(x,y)
  plt.axis()
  plt.title("scatter")
  plt.xlabel("x")
  plt.ylabel("y")
  
data = gen_clusters()
save_data(data,'3clusters.txt')
d = load_data('3clusters.txt')
show_scatter(d)

以上这篇python 多维高斯分布数据生成方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Pandas读取MySQL数据到DataFrame的方法

方法一: #-*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine class mysql_engine(): us...

Pycharm 操作Django Model的简单运用方法

Pycharm 操作Django Model的简单运用方法

Django中的Models 是什么? 通常一个Model对应数据库的一张数据表, Django中Models以类似的形式表现, 它包含了一些基本字段以及数据的一些行为 在Dja...

基于Python log 的正确打开方式

保存代码到文件:logger.py import os import logbook from logbook.more import ColorizedStderrHandler...

numpy ndarray 取出满足特定条件的某些行实例

在进行物体检测的ground truth boxes annotations包围框坐标数据整理时,需要实现这样的功能: numpy里面,对于N*4的数组,要实现对于每一行,如果第3列和第...

在arcgis使用python脚本进行字段计算时是如何解决中文问题的

在arcgis使用python脚本进行字段计算时是如何解决中文问题的

一、引言   在arcgis打开一个图层的属性表,可以对属性表的某个字段进行计算,但是在平常一般都是使用arcgis提供的字段计算器的界面进行傻瓜式的简答的赋值操作,并没有使用到脚本对字...