Question

我在使用scipy为正交定义多元高斯pdf时遇到了一些麻烦。我编写了一个函数，它将平均向量和协方差矩阵作为输入，并返回高斯函数。

def make_mvn_pdf(mu, sigma):
    def f(x):
        return sp.stats.multivariate_normal.pdf(x, mu, sigma)
    return f

当我使用make_mvn_pdf来定义高斯并尝试索引高斯时，我得到一个没有意义的错误。我首先定义一个均值向量和协方差矩阵并将它们传递给make_mvn_pdf：

# define covariance matrix
Sigma = np.asarray([[1, .15], [.15, 1]])
# define propagator
B = np.diag([2, 2])
# define data
Obs = np.array([[-0.06895746],[ 0.18778   ]])

# define a Gaussian PDF:
g_int_func = make_mvn_pdf(mean = np.dot(B,Obs[t,:]), cov = Sigma)

我尝试将观察结果传递给密度以便找回概率：

testarray=np.random.random((2,2))
g_int_func(testarray)

这会返回以下错误，我不明白。

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-50-083a1915f674> in <module>()
  1 g_int_func = make_mvn_pdf(np.dot(B,Obs[t,:]),Gamma)
----> 2 g_int_func(testarray)

/Users/...in f(x)
 17 def make_mvn_pdf(mu, sigma):
 18     def f(x):
---> 19         return sp.stats.multivariate_normal.pdf(x, mu, sigma)
 20     return f
 21 

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/scipy/stats/_multivariate.pyc in pdf(self, x, mean, cov, allow_singular)
427 
428         """
--> 429         dim, mean, cov = _process_parameters(None, mean, cov)
430         x = _process_quantiles(x, dim)
431         psd = _PSD(cov, allow_singular=allow_singular)

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site-packages/scipy/stats/_multivariate.pyc in _process_parameters(dim, mean, cov)
 54 
 55     if mean.ndim != 1 or mean.shape[0] != dim:
---> 56         raise ValueError("Array 'mean' must be a vector of length %d." % dim)
 57     if cov.ndim == 0:
 58         cov = cov * np.eye(dim)

ValueError: Array 'mean' must be a vector of length 2.

ValueError声明数组＆＃39;表示＆＃39;必须是长度为2的向量，但情况就是如此。实际上，均值和协方差矩阵的维数以及传入的数据都是长度为2的。

Answer 1

您提供的平均值为np.dot(B, Obs)（考虑到您在评论中建议的更改），其中B具有形状（2,2）和Obs形状（2,1）。 dot调用的结果具有形状（2,1）。问题是两个 - 维数组，multivariate_normal.pdf期望mu是一个维数组，即形状为数组的数组（2）。（错误消息使用单词＆＃34; vector＆＃34;，这是一个糟糕的选择，因为对于许多人来说，具有形状（n，1）的数组是 a（列）向量。如果错误消息表示＆＃34;数组＆＃39;表示必须是长度为2的一维数组，那就不那么模糊了。＆＃34;）

至少有两种简单的方法可以解决问题：

您可以确保Obs具有形状（2，）而不是（2,1），例如Obs = np.array([-0.06895746, 0.18778])。 np.dot(B, Obs)具有形状（2，）。
＆＃34;平铺＆＃34; mean方法使用ravel方法：mean=np.dot(B,Obs).ravel()。

用Scipy定义正交的多元高斯函数

1 个答案: