高斯分布的解析角点图
normal-corner的Python项目详细描述
正常拐角
该代码使用协方差矩阵和均值矩阵生成解析多维高斯分布的角点图。它还允许我们在顶部绘制另一个降维分布图。即一个固定变量的情况下的分布。
有关示例，请参见demo.py。
安装
选项1：
pip install normal_corner
选项2：
python setup.py install在克隆目录中
文档
主要组件是一个普通角落包内的功能普通角落。 下面是对输入和输出的描述。
输出：
- 带角点图的matplotlib图形对象
主输入：
covm：协方差矩阵，numpy数组，nxn。mean：平均矩阵，numpy数组，1xn。varlabels：用于绘制的标签，1xn，strax格式的str列表，介于（$$）之间。
在顶部输入第二个分发版：
fixedvarindex：不使用的变量索引（fix），int，从0开始。如果不是none，则covm2和mean2不能是none。fixedvarvalue：固定变量的值，float。不留下固定值。newcov和newmean：新的协方差矩阵和均值矩阵，与上述格式相同。
可选输入：
scale_factor：绘图区域的比例因子，float，在sigma中。diagnostic：打印一些诊断消息的选项，bool。color：主正态分布的颜色，str。color2：具有降维的二次正态分布的颜色，str。
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