Question

我想使用具有不同均值和方差的高斯计算一组数值的概率值。例如，我可以这样做

scipy.stats.norm.pdf(9, [10, 12, 14], [2, 4, 5])

它给出了值9的pdf值，对于三个不同的高斯--N（10,2），N（12,4）和N（14,5）。我想为多个值做同样的事情，比如

scipy.stats.norm.pdf([8,9], [10, 12, 14], [2, 4, 5])

其中为三个高斯计算了8和9的pdf值，并且我得到一个2D数组作为返回。

问题

有什么东西在numpy或scipy中允许我这样做吗？
如果对＃1的回答是否定的，我怎么能在不使用for循环的情况下完成此任务（请注意，我在scipy中查看了vectorize，但它在引擎盖下使用了for循环）。我需要避免使用for循环，因为我会在数百万个值上执行此操作，对于几个高斯人来说。

Answer 1

pdf方法将使用numpy broadcasting，因此在第二个示例中，您可以将第一个参数设为数组（实际上，＆＃34;类似数组＆＃34;就足够了）形状（2,1）。具有形状（2,1）的数组与具有形状（3，）的数组一起广播，得到具有形状（2,3）的数组：

In [14]: norm.pdf([[8],[9]], [10, 12, 14], [2, 4, 5])
Out[14]: 
array([[ 0.12098536,  0.06049268,  0.03883721],
       [ 0.17603266,  0.07528436,  0.04839414]])

scipy.stats.norm用于值数组

1 个答案: