I座標手段（3D）、このようにそれらをaccompying標準偏差（3D）の組の集合を有するループ

Question

用せずに座標のセットの周りに乱数を発生：

means = [[x1, y1, z1], 
     [x2, y2, z2], 
     ... 
     [xn, yn, zn]] 

stds = [[sx1, sy1, sz1], 
     [sx2, sy2, sz2], 
     ... 
     [sxn, syn, szn]] 

ので問題はNでありますx 3

np.random.normal（）を使用して1000個の座標サンプルセット（N x 3 x 1000）をランダムに生成したいと考えています。現在、私は、forループを使用してサンプルを生成します。

for i in range(0,1000): 
    samples = np.random.normal(means, stds) 

をしかし、私は、私はforループを失い、numpyのが速く、1回の呼び出しでそれをやらせることができます感を持って、誰もが、私はそれをコーディングする方法を知っていますか？

Answer 1

または代わりsize引数を使用します。

import numpy as np 

means = [ [0, 0, 0], [1, 1, 1] ] 
std = [ [1, 1, 1], [1, 1, 1] ] 

#100 samples 
print(np.random.normal(means, std, size = (100, len(means), 3))) 

Answer 2

meansとstdsの配列を1000回繰り返してから、np.random.normal()を1回呼び出すことができます。

means = [[0, 0, 0], 
     [1, 1, 1]] 

stds = [[1, 1, 1], 
     [2, 2, 2]] 

means = numpy.array(means) * numpy.ones(1000)[:, None, None] 
stds = numpy.array(stds) * numpy.ones(1000)[:, None, None] 

samples = numpy.random.normal(means, stds)