在Python中生成多变量分布（数据点）

Question

我有几个问题：

1）。如果我需要生成1000x100数据点（数据集），每个坐标的平均值为0和1（边际分布），如果可能的话，在numpy或pandas中最好的方法是什么？

2）。生成100x1000的多变量数据点。

我可以通过创建100个维度列表来实现这些目标，每个维度都有一个单变量分布（平均值为0和1），然后可以将它们连接在一起。但我认为这将是一个很长的方法。我正在寻找一种更加pythonic的方式。如果可以给出一个可以帮助我生成NxD维数据集的任何分布的一般方法，我将不胜感激。

Answer 1

Numpy的随机数生成器将填充您想要的任何形状：

import numpy.random as nr
nr.seed()
nr.normal(0,1,(2,3,4))