Numpy采样函数

Question

numpy或scipy中是否有任何函数对于给定的pdf，从该分布采样的点将返回？

例如，我有高斯分布的混合物：

means = 0., 8. 
stdevs = 1.0,1.0 
weights = 0.75,0.25 

pdfs = [p * norm.pdf(x, mu, sd) for mu, sd, p in zip(means, stdevs, weights)] 

为PDF的曲线图和用于从该分布采样应该像点直方图：

感谢

Answer 1

你可以用numpy解决这个问题

import numpy as np 
x_vals = np.random.normal(0., 1.0, 100) 
y_vals = np.random.normal(8., 1.0, 100) 
x_norm = [*x_vals, *y_vals] 

Answer 2

如果要合并多个pdf，以便仍然可以通过x，则需要创建一个新函数。做到这一点的一种方法是创建一个函数返回一个函数与高斯的加权和。

from scipy.stats import norm 
import numpy as np 

def create_mixed_pdf(means, stdevs, weights): 
    # this uses a lambda function to return the weighted sum of the pdfs at x 
    return lambda x: sum([p*norm(mu, sd).pdf(x) for mu, sd, p in zip(means, stdevs, weights)]) 

# this sets `my_pdf` to be the combined pdf distributions 
my_pdf = create_mixed_pdf(means, stdevs, weights) 

# testing: 
import matplotlib.pyplot as plt 
x = np.arange(-4, 12, .05) 

plt.plot(x, my_pdf(x)) 
plt.show()