создание нормально распределенной матрицы в numpy с указанным средним и дисперсией на элемент

Question

Предположим, 3 матрицы означают, дисперсия, выборка все с одинаковой размерностью. Существует ли 1-строчное решение для генерации матрицы сэмплов в numpy, такое что:

 Sample[i,j] is drawn from NormalDistribution(Mean[i,j], Variance[i,j])

Answer 1

Используя линейность среднего и Var (aX + b) = a ** 2 Var (X):

Создайте центрированный и уменьшенный 2D массив с помощью np.random.randn(). Умножьте поточечно на стандартное отклонение (np.sqrt (дисперсия)) и добавьте (все еще поточечно) среднее.