在 Python 中生成多元分布（数据点）

Question

我有几个问题：

1)。如果我需要生成一个 1000x100 的数据点（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 中执行此操作的最佳方法是什么？

2)。生成一个 100x1000 的多元数据点。

我可以通过创建 100 个 1000 个维度的列表来实现这些，每个维度具有单变量分布（平均 0 和 1），然后可以在 numpy 中将它们连接在一起。但我认为这将是一个非常漫长的方法。我正在寻找一种更 Pythonic 的方式。如果可以提供一种通用方法来帮助我为 NxD 维数据集生成任何分布，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))