具有首选方向的python numpy偏向概率随机向量

内容导读

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内容图文

什么是生成偏差概率随机向量的最佳方法.换句话说,给定方向向量’D(dx,dy,dz)’,偏置随机向量生成器仍将在所有方向上生成随机向量,但更有可能在D方向上生成向量

import numpy as np
# generate 1000 vectors in all directions
vectors = np.random.random((1000,3))-np.random.random((1000,3))
# generate biased vectors probability
# proba argument gives the biasing intensity or probability to be close to D vector
vectors = biased_proba_random_vectors(directon=(dx,dy,dz), proba=0.7,size=(1000,3))
# biased_proba_random_vectors is a representation, any other implementation is welcomed

在下图中应该如下所示

解决方法:

一般来说,你应该研究各种循环分布(例如von??Mises,a.k.a.“圆形正态分布”).

作为一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Note higher "kappas" (second arg) result in a _narrower_ distribution
thetas = np.random.vonmises(np.radians(50), 1.5, 100)

# Convert to x, y, dx, dy...
x, y = np.zeros_like(thetas), np.zeros_like(thetas)
dx, dy = np.cos(thetas), np.sin(thetas)

fig, ax = plt.subplots()
ax.quiver(x, y, dx, dy, angles='xy', scale_units='xy', scale=1)
ax.set(xlim=[-1, 1], ylim=[-1, 1], aspect=1)
ax.axis('off')

plt.show()

但是,如果你想要的幅度因你所说的而有所不同,那么就有一种更简单的方法.

快速修复是在距离原点的固定距离(小于标准距离)处创建正态分布点.分布的标准偏差使您可以控制向量中的“偏差”程度.

作为一个简单的例子(我将在2D中执行此操作以便于绘图,但它很容易适应3D)：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Input, higher bias results in a _narrower_ distribution
bias, num = 1, 100
direction = np.radians(50)

# Shift the distributions from the center
dx, dy = np.random.normal(0, 0.5, (2, num))
dx += bias * np.cos(direction)
dy += bias * np.sin(direction)

# Plot the results
fig, ax = plt.subplots()
x, y = np.zeros_like(dx), np.zeros_like(dy)
ax.quiver(x, y, dx, dy, angles='xy', scale_units='xy', scale=1)
ax.set(xlim=[-1, 2], ylim=[-1, 2], aspect=1)
ax.axis('off')

plt.show()

作为最后的替代方案,如果您希望平滑变化的幅度,您可以使用vonMises分布,然后将幅度作为theta的函数.举个例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

bias, num = 1.5, 100
direction = np.radians(50)

# Note higher "kappas" (second arg) result in a _narrower_ distribution
thetas = np.random.vonmises(direction, bias, 100)

# Vary magnitude by theta
mag = np.cos(thetas - direction)

# Convert to x, y, dx, dy...
x, y = np.zeros_like(thetas), np.zeros_like(thetas)
dx, dy = mag * np.cos(thetas), mag * np.sin(thetas)

fig, ax = plt.subplots()
ax.quiver(x, y, dx, dy, angles='xy', scale_units='xy', scale=1)
ax.set(xlim=[-0.5, 1], ylim=[-0.5, 1], aspect=1)
ax.axis('off')

plt.show()

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的具有首选方向的python numpy偏向概率随机向量全部内容，希望文章能够帮你解决具有首选方向的python numpy偏向概率随机向量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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