我正在尝试使用sympy.stats模块来帮助计算表达式的期望值。在最简单的形式中，我的问题如下：
我知道如何定义两个正态分布的随机变量并计算期望值
from sympy.stats import Normal, E
import sympy as sp
sigma = sp.symbols('sigma', positive=True)
x1 = Normal("x1", 0, sigma)
x2 = Normal("x2", 0, sigma)
print E(x1 * x2)
Out: 0
但是，我希望能够定义X这是N的向量（或列表）
正态分布随机变量。麻烦的是我需要N保持随意
我无法创建列表或任何内容。
有没有人对如何进行有任何建议？
我需要这样做的原因是我将对X的组件进行求和，其中一些将是相关的，而另一些则不会。
答案 0 :(得分：2)
我认为你正在寻找类似以下的东西？
mu = MatrixSymbol('mu', n, 1)
Sigma = MatrixSymbol('Sigma', n, n)
X = Normal('X', mu, sigma) # A multivariate normal distribution
如果是这样，那么你现在运气不好。 SymPy统计数据目前不支持除几个单变量分布的组合之外的任何内容，我们不能一般地处理多变量分布。
如果您愿意使用数字，那么您可能会发现感兴趣的PyMC3。