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43KB qq_34093397 2021-01-04 10:45:38
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389KB qq_44625365 2021-08-23 17:20:14
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483KB qq_43045275 2021-05-08 15:32:57
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600KB m0_52957036 2020-10-27 12:49:05
• 1KB weixin_38743481 2019-11-15 12:26:58
• 680KB weixin_38653443 2020-12-22 09:12:04
• ).T mean = np.mean(var_matrix,axis=0) sigma = np.cov(var_matrix.T) y = multivariate_normal.pdf(var_matrix, mean=mean, cov=sigma,allow_singular=True)如何绘制三维图形显示（成本、时间）和成对概率密度值。...

我的数据hour Cost
20 58.00
20 336.00
20 34.50
20 106.50
20 118.00
...
11 198.36
11 276.00
11 40.00
11 308.00
11 140.00
11 72.00
11 116.50
11 290.00
11 266.00
11 66.00
11 100.00
11 79.00
11 106.00
11 160.00
我的代码：
^{pr2}\$
假设小时和成本任意随机向量如何修复此错误？在C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\scipy\stats\_multivariate.py in __init__(self, mean, cov, allow_singular, seed, maxpts, abseps, releps)
725 self._dist = multivariate_normal_gen(seed)
726 self.dim, self.mean, self.cov = self._dist._process_parameters(
--> 727 None, mean, cov)
728 self.cov_info = _PSD(self.cov, allow_singular=allow_singular)
729 if not maxpts:
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow\lib\site-packages\scipy\stats\_multivariate.py in _process_parameters(self, dim, mean, cov)
397
398 if mean.ndim != 1 or mean.shape[0] != dim:
--> 399 raise ValueError("Array 'mean' must be a vector of length %d." % dim)
400 if cov.ndim == 0:
401 cov = cov * np.eye(dim)
ValueError: Array 'mean' must be a vector of length 173873952.我如何知道我的数据中任何一对(小时、成本)的概率并将它们可视化？在
对不起，我不是英语母语。在
所以我的问题停留了一段时间没有答案，我采纳了@ImportanceOfBeingErnest的建议来简化示例并使其成为可验证的示例：
这是一个简单的例子：time=[1,2,3,4,5,6]
cost=[4,5,3,4,8,9]
var_matrix=np.array([time,cost]).T
mean = np.mean(var_matrix,axis=0)
sigma = np.cov(var_matrix.T)
y = multivariate_normal.pdf(var_matrix, mean=mean, cov=sigma,allow_singular=True)如何绘制三维图形显示(成本、时间)和成对概率密度值。在
提前谢谢。在

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weixin_39813574 2020-12-10 11:58:36
• ## 二元正态分布密度函数图像 二元正态分布

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1.49MB szcf715 2016-05-08 10:39:25
• 101KB weixin_38679277 2020-12-26 06:24:10
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miu = 0 sigma = 1 x = np.linspace(miu - 3 * sigma, miu + 3 * sigma, 50) y = np.exp(-(x - miu) ** 2 / (2 * sigma ** 2)...plt.title('高斯分布函数', fontsize=18) plt.grid(True) plt.show()
miu = 0
sigma = 1
x = np.linspace(miu - 3 * sigma, miu + 3 * sigma, 50)
y = np.exp(-(x - miu) ** 2 / (2 * sigma ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sigma)
plt.figure(facecolor='w') # 背景白色
plt.plot(x, y, 'r-', x, y, 'go', linewidth=2, markersize=8)
plt.xlabel('X', fontsize=15)
plt.ylabel('Y', fontsize=15)
plt.title('高斯分布函数', fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.show()


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a857553315 2019-10-25 00:03:29
• ## 画二维正态分布函数图像matlab代码 正态分布

591B qdskgisly 2019-02-26 00:40:10
• ## 正态分布概率密度函数的推导 数学基础

概率统计书上都是直接给出正态分布概率密度函数，有时候好奇为什么要是这个样子，于是上网查了一下，发现其是可以通过一些合理的前提假定推导出来的。 链接如下： ...
看概率统计书上都是直接给出正态分布的概率密度函数，有时候好奇为什么要是这个样子，于是上网查了一下，发现其是可以通过一些合理的前提假定推导出来的。
链接如下：
http://www.flickering.cn/%e6%95%b0%e5%ad%a6%e4%b9%8b%e7%be%8e/2014/06/%e7%81%ab%e5%85%89%e6%91%87%e6%9b%b3%e6%ad%a3%e6%80%81%e5%88%86%e5%b8%83%e7%9a%84%e5%89%8d%e4%b8%96%e4%bb%8a%e7%94%9f%e4%b8%8a/
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qq_33874667 2018-12-10 21:41:18
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qq_59216044 2021-06-11 10:50:52
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MATLAB 高斯（正太）分布MATLAB 高斯（正太）分布 MATLAB 高斯（正太）分布 英文：Normal Probability Distribution Function y = normpdf(x) y = normpdf(x,mu) y = normpdf(x,mu,sigma) 输入参数： x - 用于计算 ...


MATLAB 正态（高斯）分布概率密度函数

中文：正态（高斯）概率密度函数 英文：Normal Probability Distribution Function
函数： y = normpdf(x) y = normpdf(x,mu) y = normpdf(x,mu,sigma)
输入参数： x - 用于计算 pdf 的值（标量值 | 标量值组成的数组） mu - 均值（0 （默认） | 标量值 | 标量值组成的数组） sigma - 标准差（1 （默认） | 正标量值 | 正标量值组成的数组）
输出参数： y - pdf 值（标量值 | 标量值组成的数组）
说明： y = normpdf(x) 返回标准正态分布的概率密度函数 (pdf)，在 x 中的值处计算函数值。 y = normpdf(x,mu) 返回具有均值 mu 和单位标准差的正态分布的 pdf，在 x 中的值处计算函数值。 y = normpdf(x,mu,sigma) 返回具有均值 mu 和标准差 sigma 的正态分布的 pdf，在 x 中的值处计算函数值。
示例：
x = 0:0.1:10;
y = normpdf(x,5,1/sqrt(2*pi));
plot(x,y)
xlabel('normpdf, mu=5, sigma=1/sqrt(2*pi)')

参考： MATLAb: normpdf 函数
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