Numpy/Scipyの要素賢いシグマを使用したガウス分布

Question

私のフィッティングアルゴリズムのテストデータを生成するには、シグマを要素ごとに指定してガウスノイズの配列を作成する必要があります。次のように純粋なPython実装である：これは、指定された分散と、各画素が測定 値であるノイズの多い画像をシミュレートすることを意味する

from numpy.random import normal 
for i in range(100): 
    for j in range(100): 
     for k in range(100): 
      image[i, j, k] += normal(0, sigmas[i, j, k]) 

。合理的なテストのために、私は（私が与えた）分散と一貫性のあるノイズを生成する必要があります。

この実装は非常に遅いです（私は大きな3D配列で作業しています）ので、私はそれをスピードアップする方法です（ベクター化されたlibメソッドで可能性があります）。

Answer 1

numpy.random.normalへの引数は、配列にすることができます。 配列sigmasを第2引数として渡します。

noise = normal(0, sigmas) 
image += noise