對于 R 中數(shù)字的某個向量 m（長度為 N），我們可以寫rnorm(N, mean = m, sd = 1)這將給出一個長度為 N 的向量，其中每個元素都是以 m 的不同元素為中心的正態(tài)分布的樣本。我的問題是，是否可以使用 numpy 輕松完成同樣的操作？據(jù)我所知 numpy.random.normal() 要求所有元素的loc都相同。關鍵是我想要一個具有不同平均值的隨機向量。另外，在編寫本文時，從標準正態(tài)分布中采樣并轉換該樣本是否可行？那會更容易。
1 回答
汪汪一只貓
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一種方法是在中心隨機采樣，0然后移動樣本：
m, N = np.array([1,2,3]), 1000
np.random.seed(42)
samples = np.random.randn(N,len(m)) + m
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