scipy.stats.ortho_group

scipy.stats.ortho_group = <scipy.stats._multivariate.ortho_group_gen object>

正交矩阵 (O(N)) 随机变量。

返回从 O(N) Haar 分布（O(N) 上唯一的均匀分布）中抽取的随机正交矩阵。

dim 关键字指定维度 N。

参数:

dim标量

矩阵维度

seed{None, int, np.random.RandomState, np.random.Generator}，可选

用于抽取随机变量。如果seed 为None，将使用单例 RandomState。如果seed 为 int，将使用一个新的 RandomState 实例，并以 seed 为种子。如果seed 已是 RandomState 或 Generator 实例，则将使用该对象。默认值为None。

另请参阅

special_ortho_group

注意

该类与 special_ortho_group 密切相关。

根据 Mezzadri 的论文，我们很小心地避免数值错误。

参考

[1]

F. Mezzadri，“如何从经典紧群生成随机矩阵”，arXiv:math-ph/0609050v2。

示例

在浏览器中尝试！

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import ortho_group
>>> x = ortho_group.rvs(3)

>>> np.dot(x, x.T)
array([[  1.00000000e+00,   1.13231364e-17,  -2.86852790e-16],
       [  1.13231364e-17,   1.00000000e+00,  -1.46845020e-16],
       [ -2.86852790e-16,  -1.46845020e-16,   1.00000000e+00]])

>>> import scipy.linalg
>>> np.fabs(scipy.linalg.det(x))
1.0

将生成从 O(3) 中的一个随机矩阵。它正交且具有 +1 或 -1 的行列式。

或者，对象可以被调用（作为函数）以固定dim参数，返回“冻结”的正交群随机变量

>>> rv = ortho_group(5)
>>> # Frozen object with the same methods but holding the
>>> # dimension parameter fixed.

返回在新标签页中打开

方法

rvs(dim=None, size=1, random_state=None)

从 O(N) 中提取随机样本。