在 python 中生成高斯时间序列

Question

写自相关分析程序作业有问题。经过大量的互联网梳理和努力，我有了一个我认为不错的程序。问题的下一部分是通过分析双变量高斯时间序列来测试程序。我知道这是什么 mathematicaly/statistically，但我不太确定如何在 python 中生成它。我的程序是这样编写的，它需要一个 .txt 文件并从那里进行分析。但是如何在 python 中生成一个 2 变量高斯时间序列？我试过使用以下方法：

import numpy as np
mean = [0, 0]
cov = [[1, 0], [0, 100]]
x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 5000) #5000 points
print x,y #just to see if it works

但它 returns 是 'too many values to unpack' 的错误。当我移至 5000 时，我得到 2 个值，如预期的那样。我想我误解了 mulitvariate_normal 函数的输入变量，但我现在很困惑。我将如何重写此代码以生成我随后可以分析的时间序列？

Answer 1

在作业部分之前一切都很好。您正在将 (5000,2) 数组分配给第一个轴上的 2 个值，这是行不通的。

尝试在分配前转置数组。 x,y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 5000).T

在 python 中生成高斯时间序列

Generating a gaussian time series in python

python

time-series

gaussian