Вероятностные функции в python

Question

Есть два класса двумерных форм, которые используют функции плотности вероятности:

Мне нужно выбрать функцию плотности вероятности, поэтому классы неразделимы, sum1 и sum2 не могут быть равными, и их векторы среднего значения не совпадают. Мне не разрешено использовать scikit или любую другую библиотеку, кроме numpy и pyplot. Как мне начать? Первая задача - сгенерировать 700 случайных образцов и показать их в 2D-пространстве (pyplot) разными цветами. Я не знаю с чего начать.

Answer 1

Во-первых, я считаю важным понять используемые вами гауссовы случайные распределения. Здесь M будет средним значением, а «сумма» - сигмой ковариационной матрицы. Если эти термины вам не знакомы https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution

Вот небольшой фрагмент кода, чтобы вы начали:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt

mu = [1, 0]
sigma = [[1, 0],[0, 5]]

f1_rand_samples = np.random.multivariate_normal(mu, sigma, 700).T
print(f1_rand_samples)

plt.plot(f1_rand_samples[0,:], f1_rand_samples[1,:], 'x')
plt.axis('equal')
plt.show()

Для дальнейшего программирования я предлагаю проверить из документации numpy и matplotlib в Интернете. просто ищите его, и я уверен, что вы его найдете.

После просмотра графика в примере кода и понимания нормального распределения ваша задача не должна быть слишком сложной.