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输入将是一个三元组的列表,如下所示[[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3],..., [xn, yn, zn]]
我需要的是最接近数据的二维正态分布的平均值和标准差/方差,以便能够对其进行操作,然后重新创建它。在
示例
为了简单起见,我将使用一维正规函数。如果我有以下二维数据点
^{pr2}$
我希望脚本能输出mean = 0.0
standard deviation = 1.0
variance = 1.0
这样,例如,如果我想将标准差从sd = 1.0更改为sd = 2.0,我可以修改曲线,重新创建它,对点-4...4进行采样,然后像这样将值重写为数据。在[
[-4, 0.027 ],
[-3, 0.0648],
[-2, 0.121 ],
[-1, 0.176 ],
[0 , 0.1995],
[1 , 0.176 ],
[2 , 0.121 ],
[3 , 0.0648],
[4 , 0.027 ]
]
现在我的问题是:我如何用一个三维点的列表来做,这些点紧密地代表一个二维正态分布?在
我更喜欢用Python来实现,或者调用shell脚本。然而,我并不反对使用类似MatLab或Maple的程序。在
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