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Scipy:在整个表面上进行加速整合?

我有概率密度函数(pdf) f(x,y).要在点(x,y)获得其累积分布函数(cdfF(x,y)),您需要集成f(x,y),如下所示: 在此输入图像描述

Scipy,我可以通过以下方式完成integrate.nquad:

x, y=5, 4
F_at_x_y = integrate.nquad(f, [[-inf, x],[-inf, y]])
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

现在,我需要整个F(x,y)x-y面板,事情是这样的:

在此输入图像描述

我怎样才能做到这一点?


主要的问题是,对于每一个点,从(-30,-30)(30,30),我需要做一个integrate.nquad从头拿到F(x,y).这太慢了.

我想知道,因为结果是连续的(例如,你得到F(5,6)的价值F(4,4),以及这2点之间的区域整合),如果有可能加快这一进程?因此,我们不需要integrate在任何时候从头开始,因此可以更快地完成流程.


可能有用的链接:

使用scipy的Python中的多变量普通CDF

http://cn.mathworks.com/help/stats/mvncdf.html

我正在考虑借用Fibonacci Sequence中的东西

如何在Python中编写Fibonacci序列

python recursion numpy scipy

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