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我在 Python 中寻找新的可视化库，并了解到 Pyvista 的存在。我见过的例子看起来很神奇。

几年前我曾经和 Mayavi 合作过，但 Pyvista 似乎很诱人。Pyvista 中的功能真的和 Mayavi 等传统库一样全面吗？

这个问题似乎是基于意见的，但有时新图书馆需要几年时间才能完成。我通过一些 CAD 软件包学到了这一点。

我打算使用 Mayavi 对 CFD 模拟（计算流体动力学）的结果进行后处理。请让我知道你的意见。

提前致谢，

我目前正在尝试通过 Numpy 运行矢量化批量多元采样操作。我的k平均形状向量[N,]对应于k维度的协方差矩阵[N, N]，并且我试图从多元正态分布中返回k形状的绘制。[N,]

我目前有一个执行上述操作的循环，

但想将上述内容整合为矢量化操作。问题是np.random.multivariate_normal只能将一维数组作为均值，将二维数组作为协方差。

我可以通过 PyTorch 的多元普通类进行批量采样，但我正在尝试与一些预先存在的 Numpy 代码集成，并且我更愿意限制发生的转换次数。

谷歌搜索提出了这个问题，这可以通过融化均值来解决，但在我的情况下，我没有使用相同的协方差矩阵，并且不能以完全相同的方式处理事情。

非常感谢您的帮助。我认为由于参数限制，我很有可能无法使用 Numpy 分布处理批处理，但我想确保我没有遗漏任何东西。

numpy.matmul当谈到over的操作时，我有点困惑dtype=object。

有人可以解释以下是如何工作的吗？特别是在最后一次操作“总计”中获得的内容。我使用这种方法（可能是错误的）将矩阵乘法替换为循环迭代。

为了粗略地了解我在做什么，这种计算的结果将用于生成 2 个热图，垂直为“z”，水平为“g_in”，颜色条值每次对应于第一个/第二个“总计”值的元素。这是对同时具有可变距离“z”和输入光束角“g_in”的 ABCD 射线传播的虚拟计算。

编辑代码；

以上代码输出；

非常感谢，