Начальная загрузка с NumPy

Question

У меня есть A_est np.array оценок для моего целевого параметра распределения. Теперь мне нужно сгенерировать K = 1000 загрузочных выборок для каждого оценочного параметра. Другими словами, мне нужно создать 1000 сэмплов для каждого i в [1 ... N]. Как я могу сделать это со стандартными цифровыми инструментами?

Вот мой текущий код:

def s_2(X):
    over_X_2 = np.cumsum(X**2)/n_
    over_2_X = (np.cumsum(X)/n_)**2
    return (over_X_2 - over_2_X)

def mean(X):
    return np.cumsum(X)/n_

n_a = 10
n_sigm = 2

n_ = np.arange(1,N+1)

Norm = sps.norm(loc=n_a, scale=n_sigm).rvs(size=N)

n_a_est = mean(Norm)
n_sigm_est = s_2(Norm)

Norm_bsp = sps.norm(loc=n_a_est, scale=n_sigm_est).rvs(size=N)

Norm_bsp 

Итак, я наивно подумал, что если я позвоню sps.norm с loc=np.array, тоэто дает мне массив массивов, но Norm_bsp.shape равно (1000, 0)