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包含python的高斯函数的词条( 二 )

IT技术函数


2） math.radians(x)#表示角度值转弧度值
3） math.hypot(x,y)#表示(x,y)坐标到原点(0,0)的距离
4） math.sin(x)#表示x的正弦函数值
5） math.cos(x)#表示x的余弦函数值
6） math.tan(x)#表示x的正切函数值
7）math.asin(x)#表示x的反正弦函数值
8） math.acos(x)#表示x的反余弦函数值
9） math.atan(x)#表示x的反正切函数值
10） math.atan2(y,x)#表示y/x的反正切函数值
11） math.sinh(x)#表示x的双曲正弦函数值
12） math.cosh(x)#表示x的双曲余弦函数值
13） math.tanh(x)#表示x的双曲正切函数值
14） math.asinh(x)#表示x的反双曲正弦函数值
15） math.acosh(x)#表示x的反双曲余弦函数值
16） math.atanh(x)#表示x的反双曲正切函数值
1）math.erf(x)#高斯误差函数
2） math.erfc(x)#余补高斯误差函数
3） math.gamma(x)#伽马函数（欧拉第二积分函数）
4） math.lgamma(x)#伽马函数的自然对数
怎么用python表示出二维高斯分布函数，mu表示均值 ， sigma表示协方差矩阵，x表示数据点clear
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成实验数据集
rand('state',0)
sigma_matrix1=eye(2);
sigma_matrix2=50*eye(2);
u1=[0,0];
u2=[30,30];
m1=100;
m2=300;%样本数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1数据集
Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);
Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);
scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')
hold on
scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')
title('SM1数据集')
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2数据集
u11=[0,0];
u22=[5,5];
u33=[10,10];
u44=[15,15];
m=600;
sigma_matrix3=2*eye(2);
Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);
Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);
Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);
Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);
figure(2)
scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')
hold on
scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')
scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')
scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')
title('SM2数据集')
end
function Y = multivrandn(u,m,sigma_matrix)
%%生成指定均值和协方差矩阵的高斯数据
n=length(u);
c = chol(sigma_matrix);
X=randn(m,n);
Y=X*c+ones(m,1)*u;
end
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