如何创建指定均值和标准差的二维高斯分布Numpy数组

你可以通过NumPy的random.normal()函数实现需求，以下是两种简洁可行的方法：

方法一：一次性生成目标数组 #

直接通过参数指定每列的均值和标准差，一步生成符合形状的数组：

import numpy as np

# 定义各列的均值与标准差
col_means = [1, -1]
col_stds = [2, 0.5]

# 生成1000行2列的数组
target_array = np.random.normal(loc=col_means, scale=col_stds, size=(1000, 2))

• loc：传入包含两列均值的列表，对应第一列均值1、第二列均值-1
• scale：传入包含两列标准差的列表，对应第一列标准差2、第二列标准差0.5
• size=(1000, 2)：指定数组的最终形状

方法二：分列生成后拼接 #

如果需要更直观的分步操作，可以单独生成每一列，再组合为二维数组：

import numpy as np

# 生成第一列数据：均值1、标准差2，共1000个样本
col1 = np.random.normal(loc=1, scale=2, size=1000)
# 生成第二列数据：均值-1、标准差0.5，共1000个样本
col2 = np.random.normal(loc=-1, scale=0.5, size=1000)

# 将两列拼接为1000行2列的数组
target_array = np.column_stack((col1, col2))

两种方法最终生成的数组均满足需求，元素分别服从对应参数的高斯分布。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Padox