Я генерирую трехмерные гауссовые облака точек.Я использую функцию scipy.stats.multivariate.normal (), которая принимает среднее значение и ковариационную матрицу в качестве аргументов.Затем он может предоставить случайные выборки, используя метод rvs ().
Далее я хочу выполнить вращение облака в 3D, но вместо вращения каждой точки я хотел бы повернуть параметры случайной величины, а затемвосстановить облако точек.
Я действительно изо всех сил пытаюсь понять это.После поворота оси дисперсии больше не будут совмещаться с системой координат.Поэтому я думаю, что я хочу выразить дисперсию по трем произвольным ортогональным осям.
Спасибо за любую помощь.
Окончательное редактирование: Спасибо, я получил то, что мне было нужно.Ниже приведен пример
cov = np.array([
[ 3.89801357, 0.38668784, 1.47657614],
[ 0.38668784, 0.87396495, 1.43575688],
[ 1.47657614, 1.43575688, 15.09192414]])
rotation_matrix = np.array([
[ 2.22044605e-16, 0.00000000e+00, 1.00000000e+00],
[ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00, 0.00000000e+00],
[-1.00000000e+00, 0.00000000e+00, 2.22044605e-16]]) # 90 degrees around y axis
new_cov = rotation_matrix @ cov @ rotation_matrix.T # based on Warren and Paul's comments
rv = scipy.stats.multivariate_normal(mean=mean,cov=new_cov)
Если вы получили сообщение об ошибке
ValueError: the input matrix must be positive semidefinite
Эта страница мне показалась полезной