python – 尝试绘制二元正态的轮廓,不适用于相关项

内容导读

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内容图文

参考本教程：http://matplotlib.org/1.4.0/examples/pylab_examples/contour_demo.html

这是来自mplotlib.mlab的bivariate_normal函数的原型：

bivariate_normal(X, Y, sigmax=1.0, sigmay=1.0, mux=0.0, muy=0.0, sigmaxy=0.0)

X和Y定义网格,我们有二维均值和协方差项的参数.
正如您所看到的,最后有一个关于x和y之间协方差的论证.这是事情：
如果sigmaxy = 0,plt.contour()将绘制双变量正态轮廓.但是,如果sigmaxy有任何其他值,我得到一个

ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity

例如,

Z =  bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0)
plt.contour(X,Y,Z)

作品

但是,以下不起作用：

Z = bivariate_normal(X, Y, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0)
plt.contour(X,Y,Z)

任何熟悉matplotlib的人都有什么想法吗？谢谢.

解决方法:

它不起作用,因为你的协方差矩阵不是正定的.要查看矩阵是否为正定,您可以检查其所有特征值是否大于零.

极端的情况

import numpy as np
from matplotlib.mlab import bivariate_normal
from matplotlib import pylab as plt


cov_test = np.array([[1,0.999],
                     [0.999,1]])

print np.linalg.eigvals(cov_test)

[1.99900000e 00 1.00000000e-03]

你可以看到第二个特征值超接近零.实际上,如果你绘制它,你会发现这实际上是一个协方差的极端情况：

x = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z = bivariate_normal(X, Y, cov_test[0,0], cov_test[1,1], 0.0, 0.0, cov_test[0,1])
plt.contour(X,Y,Z)

非正定案例：

如果你走得更远……

import numpy as np
from matplotlib import pylab as plt

cov_test = np.array([[1,1],
                 [1,1]])

print np.linalg.eigvals(cov_test)

[2. 0.]

然后第二个特征值达到0,这不是肯定的,如果你试图绘制它,那么：

x = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z = bivariate_normal(X, Y, cov_test[0,0], cov_test[1,1], 0.0, 0.0, cov_test[0,1])
plt.contour(X,Y,Z)

你得到错误：

ValueError: zero-size array to reduction operation minimum which has no identity`

实际上,我的Z现在充满了NaN

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 尝试绘制二元正态的轮廓,不适用于相关项全部内容，希望文章能够帮你解决python – 尝试绘制二元正态的轮廓,不适用于相关项所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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