如何计算 Scipy 中多元高斯分布的概率？

Question

如何计算 Scipy 中 x 点的多元高斯概率？

我试过了

    probability = multivariate_normal(x, mean, v)

其中 x、mean、v 都是大小正确的向量，但我得到：

    probability = multivariate_normal(x, mean, v )
TypeError: __call__() takes at most 3 arguments (4 given)

Answer 1

首先是错误。当您调用 multivariate_normal 时，您实际上是在调用 multivariate_normal_gen class 的 __call__（第 555 行的 source）。因为它是一个方法，它本身 self 作为一个参数，它总是第一个参数。当您再添加三个参数时，参数总数为四个。

关于您的问题，您通过调用 pdf of multivariate_normal 来评估给定点的概率密度函数。示例：

from scipy.stats import multivariate_normal
import numpy as np
x = np.array([[1,2], [3,4]])
multivariate_normal.pdf(x, mean=[0, 1], cov=[5, 2])

打印出：

Out[44]: array([ 0.0354664 ,  0.00215671])

如何计算 Scipy 中多元高斯分布的概率？

How does one calculate the probability of a multivariate Gaussian in Scipy?

python

scipy