我有形状的平均值和标准差（900*10），我想预测相同潜在维度10上的随机点数，我该怎么做？
mean = numpy array from model of shape(900*10)
std_dev= numpy array from model of shape(900*10)
new_points_size=1000
new_points=np.random.normal(loc=mean, scale=std_dev, size=(new_points_size,10))当我设置new_points_size=900时，我可以得到new_points，但是如果设置！= 900，它会抛出错误。如果我需要找到不等于900的其他点数怎么办？请给我一些建议
1条答案
按热度按时间piv4azn71#
你有900 * 10个不同的分布。所以如果你只想对其中的一部分进行采样，那么你必须选择哪一个。
new_points=np.random.normal(loc=mean[3, 4], scale=std_dev[3, 4])或者你打算在第一维上求平均值？
new_points=np.random.normal(loc=np.mean(mean, dim=0), scale=np.mean(std_dev, dim=0), size=[10, other_number])