Module « scipy.stats.qmc »
Classe « MultivariateNormalQMC »
Informations générales
Héritage
builtins.object
ABC
QMCEngine
MultivariateNormalQMC
Définition
class MultivariateNormalQMC(QMCEngine):
Description [extrait de MultivariateNormalQMC.__doc__]
QMC sampling from a multivariate Normal :math:`N(\mu, \Sigma)`.
Parameters
----------
mean : array_like (d,)
The mean vector. Where ``d`` is the dimension.
cov : array_like (d, d), optional
The covariance matrix. If omitted, use `cov_root` instead.
If both `cov` and `cov_root` are omitted, use the identity matrix.
cov_root : array_like (d, d'), optional
A root decomposition of the covariance matrix, where ``d'`` may be less
than ``d`` if the covariance is not full rank. If omitted, use `cov`.
inv_transform : bool, optional
If True, use inverse transform instead of Box-Muller. Default is True.
engine : QMCEngine, optional
Quasi-Monte Carlo engine sampler. If None, `Sobol` is used.
seed : {None, int, `numpy.random.Generator`}, optional
If `seed` is None the `numpy.random.Generator` singleton is used.
If `seed` is an int, a new ``Generator`` instance is used,
seeded with `seed`.
If `seed` is already a ``Generator`` instance then that instance is
used.
Examples
--------
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> from scipy.stats import qmc
>>> engine = qmc.MultivariateNormalQMC(mean=[0, 5], cov=[[1, 0], [0, 1]])
>>> sample = engine.random(512)
>>> _ = plt.scatter(sample[:, 0], sample[:, 1])
>>> plt.show()
Constructeur(s)
Liste des opérateurs
Opérateurs hérités de la classe object
__eq__,
__ge__,
__gt__,
__le__,
__lt__,
__ne__
Liste des méthodes
Toutes les méthodes
Méthodes d'instance
Méthodes statiques
Méthodes dépréciées
Méthodes héritées de la classe QMCEngine
__init_subclass__, __subclasshook__, fast_forward
Méthodes héritées de la classe object
__delattr__,
__dir__,
__format__,
__getattribute__,
__hash__,
__reduce__,
__reduce_ex__,
__repr__,
__setattr__,
__sizeof__,
__str__
Améliorations / Corrections
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Description des améliorations :