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scipy.stats统计分布套件（scipy.stats.norm、scipy.stats.uniform等 scipy.stats.t）都使用自己的函数生成单变量数据序列，.rvs()并且只有一个具有多变量表示形式：，multivariate_normal对应于numpy。numpy.random.randn((N,K))事实上，几乎所有在 中发现的统计分布都numpy.random可以产生多变量数据。

scipy.stats考虑到它拥有一些在numpy.randomlike中找不到的分布，我如何将发现的单变量分布函数扩展到多元数生成johnsonsu？我必须自己手动制作一个将多个单变量连接在一起的循环函数吗？那应该是什么样子

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我认为您只想将size参数传递给rvs. 例如：

from scipy import stats

stats.norm.rvs(size=10)

会给你一个充满 10 个标准正态变量的向量。

请注意，多变量意味着统计数据中的特定内容，而不仅仅是相同的IID副本（这是什么size）。例如，指定一次绘制中所有变量的协方差矩阵的cov参数。multivariate_normal

再举一个例子，multinomial类似，但分布的参数明显不同。

stats.multinomial.rvs(n=5, p=[0.5, 0.5], size=10)

告诉你投掷 5 次硬币得到多少正面和反面，重复 10 次。即行是单独的抽奖，列是抽奖中的值

于 2020-09-21T10:10:18.880 回答