さまざまなmatplotlibプロット手法をテストするために、xとy座標の相関配列を生成したいと思いますが、どこかで失敗します。numpy.random.multivariate_normal私に必要なサンプルをくれて。理想的には、x値は-0.51と51.2の間、y値は0.33と51.6の間に設定することをお勧めします（後でプロットを制限することができるので、等しい範囲がOKです）。しかし、 0、0？）と共分散値Iは関数からこれらのサンプルを得るために使用すべきである。Numpyを使ってランダムな相関xとy点を生成する
名前が示すように、numpy.random.multivariate_normalは正規分布を生成します。つまり、指定された間隔の外にポイントを見つける確率はゼロです。相関のある一様分布を生成することができますが、これはもう少し複雑です。 2つの可能な方法についてはhereをご覧ください。
標準分布にしたい場合は、半分の間隔が3標準偏差に対応するようにsigmasを設定できます（必要に応じて悪い点を除外することもできます）。この方法では、あなたの区間内のあなたのポイントの〜99％を持っています、例：
import numpy as np
from matplotlib.pyplot import scatter
xx = np.array([-0.51, 51.2])
yy = np.array([0.33, 51.6])
means = [xx.mean(), yy.mean()]
stds = [xx.std()/3, yy.std()/3]
corr = 0.8 # correlation
covs = [[stds[0]**2 , stds[0]*stds[1]*corr],
[stds[0]*stds[1]*corr, stds[1]**2]]
m = np.random.multivariate_normal(means, covs, 1000).T
scatter(m[0], m[1])
