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python 多维高斯分布数据生成方式
站长资源 2024/11/30 佚名
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我就废话不多说了，直接上代码吧！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def gen_clusters():
  mean1 = [0,0]
  cov1 = [[1,0],[0,10]]
  data = np.random.multivariate_normal(mean1,cov1,100)
  
  mean2 = [10,10]
  cov2 = [[10,0],[0,1]]
  data = np.append(data,
           np.random.multivariate_normal(mean2,cov2,100),
           0)
  
  mean3 = [10,0]
  cov3 = [[3,0],[0,4]]
  data = np.append(data,
           np.random.multivariate_normal(mean3,cov3,100),
           0)
  
  return np.round(data,4)

def save_data(data,filename):
  with open(filename,'w') as file:
    for i in range(data.shape[0]):
      file.write(str(data[i,0])+','+str(data[i,1])+'\n')
      
def load_data(filename):
  data = []
  with open(filename,'r') as file:
    for line in file.readlines():
      data.append([ float(i) for i in line.split(',')])
  return np.array(data)

def show_scatter(data):
  x,y = data.T
  plt.scatter(x,y)
  plt.axis()
  plt.title("scatter")
  plt.xlabel("x")
  plt.ylabel("y")
  
data = gen_clusters()
save_data(data,'3clusters.txt')
d = load_data('3clusters.txt')
show_scatter(d)

python 多维高斯分布数据生成方式

以上这篇python 多维高斯分布数据生成方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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