numpy從線性函數生成數據

假設我想從線性函數生成100個左右的數據點，那麼最好的方法是什麼？numpy從線性函數生成數據

一個例子線性函數y = 0.4*x + 3 + delta

其中，δ是從均勻分佈在-10和+10

我要爲每個數據點要產生增量，得到一些擾動到之間繪製的隨機值數據。

import numpy as np 

d = np.random.uniform(-10, 10)

這似乎符合三角洲法案，雖然我不確定如何產生其餘的合併。

來源

2016-03-01 Luke Vincent

我不知道你是怎麼想產生X，但是這將工作：

In [7]: x = np.arange(100) 

In [8]: delta = np.random.uniform(-10,10, size=(100,)) 

In [9]: y = .4 * x +3 + delta

來源

2016-03-01 18:29:23

'plt.plot（X，Y）''然後plt.show（）'我想你可以在關鍵字ARG'線型通=」。「'只顯示單個數據點。 http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html –

對不起，我說得太快了，原來這很簡單。我用'plt.plot（y，'x'）'來獲取數據點。 –

只是要清楚。沒有第一個x變量的plt.plot（y，'x'）會導致x軸的np.arange（0，len（y））被推斷出來。如果你計算y使用任何其他範圍，比如-50到50，圖表將不正確 –

這一切，而取決於你要評估你的函數是什麼x值。假設你想從-50到50進行繪圖，只需使用x = np.arange(-50,50)，但你需要d = np.random.uniform(-10, 10, x.size)。

然後只需運行你的功能：y = 0.4*x + 3 + delta。

在另一方面，如果你想有一個線性間隔x你也可以使用np.linspace或logarithmicly間隔x：np.logspace。

最後，它可能看起來像：

x = np.linspace(0, 100, 1000) # 1000 values between 0 and 100 
# x = np.arange(-50, 50) # -50, -49, ... 49, 50 
delta = np.random.uniform(-10, 10, x.size) 
y = 0.4*x + 3 + delta

來源

2016-03-01 18:32:52 MSeifert

numpy從線性函數生成數據

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