パスのpythonの多変量正規密度関数における2次元データ？私は2次元のデータのガウスPDFを計算したい

Question

、私はscipy.stats.multivariate_normal機能を使用してPythonでこれを実行しようとしていますが、私はそれに私のデータを渡すことができる方法を理解していませんか？

はmultivariate_normalはn次元の1次元データを分析するためにのみ使用されているか、私のデータも設定のために私が使用できますか？

各

Xi=[x1 x2] 

が2次元である

data set-> X = [X1,X2....Xn] 

。

Answer 1

オブジェクトscipy.stats.multivariate_normalのpdf()方法を使用し、密度関数を計算します。最初の引数は配列Xです。次の2つの引数は分布の平均と共分散行列です。例えば

：

In [72]: import numpy as np 

In [73]: from scipy.stats import multivariate_normal 

In [74]: mean = np.array([0, 1]) 

In [75]: cov = np.array([[2, -0.5], [-0.5, 4]]) 

In [76]: x = np.array([[0, 1], [1, 1], [0.5, 0.25], [1, 2], [-1, 0]]) 

In [77]: x 
Out[77]: 
array([[ 0. , 1. ], 
     [ 1. , 1. ], 
     [ 0.5 , 0.25], 
     [ 1. , 2. ], 
     [-1. , 0. ]]) 

In [78]: p = multivariate_normal.pdf(x, mean, cov) 

In [79]: p 
Out[79]: array([ 0.05717014, 0.04416653, 0.05106649, 0.03639454, 0.03639454])