如何生成一个 2D 数组，其元素在 axis=0 处是均匀随机数，在 axis=1 处是法向随机数

Question

我正在尝试使用numpy或scipy生成二维数组，例如（10000，1024）。我希望此数组的每一行的元素满足正态分布。但是，每列的元素都是均匀的随机数。

我不知道如何实现这个目标。任何帮助都将不胜感激。

谢谢。

Answer 1

您不能在列上有“完美”的均匀分布，而在行上有正态分布（如果您谈论的是随机变量矩阵）。

但如果刻度（标准偏差）不太宽，则可以组合sps。norm和sps。统一，以便位置（平均值）和比例能够足够均匀地按行分布。

例如

# imports
import numpy as np
import scipy.stats as sps
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# define rows and columns
# define rows and columns
rows = 10000
cols = 1024
# generate random samples
matrix = sps.norm(
    # uniformly distributed locations
    loc=sps.uniform(0, 200).rvs(rows).reshape(-1, 1),
    # uniformly distributed scales
    scale=sps.uniform(1, 5).rvs(rows).reshape(-1, 1),
).rvs((rows, cols))

您可以验证所有行都是正态分布的

fig, ax = plt.subplots(2, 4, figsize=(15, 8))
# take some random test rows
test_rows = np.random.choice(rows, size=8)
# plot rows histplots
for i, row in enumerate(test_rows):
    sns.histplot(matrix[row,:].ravel(), ax=ax.flat[i])
    ax.flat[i].set(
        ylabel=None,
        title=f'row {row}'
    )

和列非常类似于均匀分布

fig, ax = plt.subplots(2, 4, figsize=(15, 8))
# take some random test columns
test_cols = np.random.choice(cols, size=8)
# plot columns histplots
for i, col in enumerate(test_cols):
    sns.histplot(matrix[:,col].ravel(), ax=ax.flat[i])
    ax.flat[i].set(
        ylabel=None,
        title=f'column {col}'
    )

但是标准偏差越高，越多的列将偏离均匀分布而趋向正态分布。